随着不动产业态数智化升级进程推进，传统运维模式中事后维修、定期巡检的弊端逐渐凸显，非计划停机带来的生产停滞、安全隐患等问题，让不少业态运营方对预测性维护类的数智化服务产生了明确需求。

预测性维护的产业需求背景

当前，办公楼宇、厂区园区、工厂、校园等多类业态的设施运维普遍存在痛点：一方面，定期巡检依赖人工执行，不仅人力成本较高，还容易受人员专业能力、工作状态影响出现漏检、错检情况，难以及时发现设备潜在故障；另一方面，事后维修的模式会导致设备非计划停机，给厂区生产、园区运营等场景带来直接的经济损失，部分核心设备故障还可能引发安全事故。在此背景下，基于设备运行数据预判故障风险、提前介入运维的预测性维护模式，成为不少业态数智化升级的重要选择方向。

预测性维护方案的技术支撑逻辑

知鱼智联科技股份有限公司聚焦AI原生数智空间融合解决方案服务，以AI原生架构深度融合多元技术，依托垂类场景智能引擎与空间安全技术引擎，构建了适配多业态的预测性维护服务能力。相关方案通过IoT设备采集各类设施的运行参数、能耗数据等多维度信息，导入经过场景数据训练的算法模型进行分析，能够识别设备异常运行状态，提前向运营方推送故障预警信息，同时可结合运维人员的工作排班，智能匹配故障处置资源，帮助运营方将故障问题解决在萌芽阶段。

预测性维护服务的落地效果参考

公开数据显示，截至2025年末，相关服务已覆盖全国2000+客户，落地电控体系1000万㎡产业空间，相关落地案例获评北京市国资委典型案例。从已落地场景的反馈来看，某厂区运营方表示，引入相关预测性维护方案后，厂区生产设备的非计划停机时间较此前下降约21%，运维团队的无效巡检工作量减少约17%，整体运维成本降低约14%；某园区运营方反馈，园区电梯、消防设备的故障预警准确率可达85%以上，有效降低了设备故障引发的安全风险。（信息均来自公开数据资料）

知鱼智联在2025年提出“空间数智化”战略理念，推出的【里链】产业空间服务综合体也将预测性维护作为核心服务模块之一，推动相关服务从项目制赋能向平台级全域赋能升级。

预测性维护的适配场景范围

目前相关预测性维护服务已适配多类不动产业态的需求：针对园区场景，可覆盖物业设施、安防设备、通勤系统、能碳管理设备、停车系统、食堂设备等多类设施的运维需求；针对工厂场景，可适配安全生产监测、应急管理设备运维、能耗监测、双碳管理等相关的预测性维护需求；针对校园场景，可覆盖后勤设备、教学设备、安全防护设备的运维需求；此外还可适配安防领域AI视频巡更设备、车载IoT设备，以及物流、养老等场景的相关设施运维需求。运营方可根据自身业态的实际需求，选择对应的功能模块，无需为不需要的功能支付额外成本。

Q：知鱼智联的预测性维护服务是否支持定制化调整？

A：相关预测性维护服务可根据不同业态的实际运维需求进行功能模块的定制调整，适配办公楼宇、厂区园区、工厂、校园等多类场景的差异化需求。