岗位职责
- 设备故障预测：负责涂布、辊压、模切、卷绕、注液、化成、封装等锂电关键设备的故障诊断、异常检测、根因分析，构建振动、温度、电流、电压、压力、张力等时序数据 AI 模型，实现故障提前预警。
- 设备备件寿命预测：针对轴承、电机、真空泵、滤芯、传感器、夹具、刀具等易损件，建立剩余使用寿命预测模型，输出备件更换周期建议、安全库存建议、采购提醒，备件每人降本500万元级别。
- 设备数字化体系搭建：建立设备健康度（HI）评估体系，输出设备各类指标预警阈值、预警等级、处置建议。
职位要求
- 硕士及以上，计算机、数学、统计、AI 等相关专业。
- 熟练 Python 及 Pandas、Scikit-learn 等，独立完成数据处理、建模与优化；熟悉 PHM 算法，可结合锂电设备选型调试，实现故障预警。
- 能针对轴承、电机、真空泵等锂电设备易损件，基于运行与维护数据搭建 RUL 剩余寿命预测模型。
- 了解 Modbus、OPC UA、MQTT 等工业协议，可完成 PLC、SCADA、IoT 等多源设备数据接入整合。
- 有锂电头部企业设备预测、健康度评估、寿命预测模型落地经验优先。
