2026 年 6 月 20 日，猩火无限与山东建筑大学签署合作协议，共建"产业数据智能联合实验室"。实验室设在山东建筑大学计算科学与技术学院，双方将围绕工程建造数据治理与设备健康预测两个方向开展为期三年的联合研究。
合作背景
我们在服务制造与工程类客户时，反复遇到同一类问题：施工现场的数据质量远低于工厂车间。工序报验、材料进场、设备运行记录大量依赖纸质单据与班组台账，字段不统一、时间不准、责任人缺失。数据进了系统，却不足以支撑预测。
另一方面，高校在时序数据分析、设备故障机理建模方面有长期积累，但缺少真实工况数据与工程化验证环境。双方的需求恰好互补。
三个研究方向
工程建造数据治理方法
研究面向施工现场的数据采集规范与质量评估方法，包括工序数据的自动校验规则、纸质单据的识别与结构化、跨参与方（建设、施工、监理）的数据一致性校验。目标是形成一套可在项目现场落地的数据质量评估指标。
设备健康预测
以塔吊、施工升降机、混凝土泵送设备为对象，结合振动、电流、温度与工况记录，研究小样本条件下的剩余寿命预测方法。与我们在济南重工装备项目中使用的健康度模型相比，施工设备的工况更不稳定、故障样本更少，需要不同的建模思路。
工程知识图谱
将规范条文、施工方案与历史问题记录组织为可检索的知识结构，辅助一线人员查询"这类问题以前怎么处理"。这一方向目前处于数据准备阶段，暂不对外提供产品能力。
联合实验室 · 首年工作安排2026–2027
1数据采集规范联合 4 个在建项目试点进行中
2设备故障样本库目标 1,200 条标注样本386 条
3联合培养研究生 6 名 / 实习基地已入站
4阶段成果年度技术报告与论文年度提交
运行机制
| 机制 | 具体安排 |
|---|---|
| 组织架构 | 双方各设一名联合主任，下设数据、算法、工程三个小组 |
| 课题立项 | 每年 3 月确定年度课题，明确交付物与验收标准 |
| 数据使用 | 客户数据经脱敏与授权后方可进入研究环境，不得对外提供 |
| 成果归属 | 共同完成的算法成果双方共有，客户项目中的应用由我方负责工程化 |
| 人才培养 | 设研究生实习基地，每年接收 6 名研究生参与工程实践 |
对学生与客户的意义
对学生而言，实验室提供的是真实工况数据与工程约束——模型不只要准，还要能在现场设备上跑得动、解释得清。对客户而言，实验室的阶段性成果会优先在合作项目中验证，验证通过再进入产品；我们不会把未经验证的算法直接卖成功能。
我们希望学生做的不是一份漂亮的论文实验，而是一个能在塔吊上跑起来的模型。
相关能力
实验室的研究方向与我们的 星火物联 · 工业物联网平台 和 星火云枢 · 企业数据中台 直接相关，设备健康度模型的工程实践可参考 济南重工装备案例。