早期电气故障往往难以察觉，直到引发代价高昂的停电或安全隐患。为应对这一挑战，ABB计划将IPEC的AI驱动型监控技术整合到其预测性维护产品组合中。此次收购的重点在于检测关键基础设施（例如制造工厂、数据中心、交通系统和公用设施）中的局部放电——这是导致电力设备故障的主要原因之一——从而帮助运营商在轻微的绝缘问题演变成重大故障之前采取行动。对于在全球关键基础设施网络中运营的企业而言，电力系统的可靠性至关重要。图片由ABB提供。电力管理和资产监控的必要性根据 Uptime Institute 发布的《2025 年年度故障分析报告》，数据中心故障/重大事故的主要原因是电力相关问题，包括发电机故障、公用设施停电和不间断电源系统故障（占受访者的 54%）。数据中心冷却系统故障位居第二，占比 19%。这些故障代价高昂：54% 的受访者表示，严重故障造成的损失超过 10 万美元，五分之一的受访者表示，近期故障造成的损失超过 100 万美元。耗电量巨大的 AI 基础设施、电网不稳定以及老化的传统系统是导致这些电力相关故障的三大关键因素。西门子和Senseye联合发布的报告《2024年停机成本的真实代价》估计，全球500家主要工业企业和制造商将因此损失约11%的收入，相当于1.4万亿美元。老化的电网系统和恶劣天气只是影响可靠电力供应、进而对制造业生产力产生负面影响的部分因素。电力相关问题是导致制造业意外停机的主要因素。此外，人为失误和设备故障等其他常见问题也凸显了在预测性维护策略中加强电力管理和设备监控的必要性。据ABB称，局部放电（绝缘材料损坏或缺陷导致导体间存在空隙，无法完全绝缘，从而产生火花）是造成80%设备故障（导致计划外停机）的主要原因。IPEC的AI技术能够检测和识别局部放电，使企业能够快速响应并主动管理资产。ABB表示，借助IPEC的监控平台，可以帮助客户分别降低85%的维护成本和90%的停机时间。IPEC的DeCIFer算法这是IPEC专有的DeCIFer算法，它可以帮助企业检测资产绝缘性能下降的早期阶段，过滤掉背景噪声（其他资产数据/活动），从而精准定位局部放电，以便快速维修和维护。该系统有助于延长制造和数据中心环境中关键资产的使用寿命，提高安全性，消除故障隐患，减少停机时间，并降低长期设备成本。ABB和IPEC之间的交易预计将于2026年初完成。IPEC 的 DeCIFer 算法利用小波分析去除背景噪声，并在整个传感器带宽内分离出局部放电事件。图片由 IPEC 提供。DeCIFer算法是资产管理人员的必备工具，它提供了一个平台，可以汇集关键资产数据并将其转化为可执行的洞察。因此，变压器和开关设备的运行寿命得以延长，老化的电缆能够被及时识别并更换，从而实现更有效的维护优先级排序。IPEC的技术加入ABB的预测性维护服务组合，旨在为ABB客户提供全面的解决方案，以防范设备故障，防止关键电力基础设施出现代价高昂的停机。通过加入ABB大家庭，IPEC及其技术能够触达更广泛的客户群体，并持续提升其技术能力。
