在中国推进“制造强国”与“双碳”目标的关键交汇期，一场由数字化、智能化驱动的工业革命正加速演进。从风电场的智慧运维到化工设备的预测性维护，从高端装备的精密监测到全生命周期的能效优化，产业升级的每一步，都迫切需要既懂技术又擅管理的复合型人才。
在这场变革浪潮中，Brüel & Kjær Vibro GmbH大中华区总经理严伟文，凭借多年国际工业自动化领域的深厚积淀，以独特的系统思维推动行业持续突破。作为恩斯克投资有限公司的全球核心监测业务单元，专注于高端装备的振动监测与机械健康管理系统开发。近年来，在严伟文的带领下，该品牌在中国市场稳健拓展，广泛服务于电力、石化、新能源、轨道交通等国家重点行业。
严伟文本科在广东机械学院学习工业电气自动化专业，辅修工业管理专业，随后赴美深造，先后于1996年作为访问学者进入南加州大学工程学院，参与制造业领导力培训项目，系统学习了制造企业组织协同与运营优化之道。2006年，他获得美国明尼苏达大学卡尔森管理学院工商管理硕士学位，并于2016年获得法国格勒诺布尔管理学院工商管理博士学位。横跨工程、管理与系统设计三大领域的教育背景，使他具备了从宏观产业战略到微观技术实现的全面思维方式。他擅长在管理一线识别行业中的系统性瓶颈，并通过技术路径实现针对性突破，这也成为他研发多个实用成果的理论根基与实践来源。
作为长期在重资产行业一线工作的管理者，严伟文深知传统工业现场面临的三大普遍难题：设备运行状态不可视、风险预警响应滞后、维护体系依赖人工经验。这些问题常常导致生产效率受限、运维成本居高不下，甚至带来安全隐患。正是基于这些具体问题，他在管理实务中提出问题导向、完成了两个实用性原创成果—“工业设备趋势振动监测与维护预警平台”和“风电机组多维状态监测与远程分析软件”。
工业设备趋势振动监测与维护预警平台
在多年的电力与化工行业管理实践中，严伟文观察到：多数企业虽已部署基础的振动监测装置，却仍难以从中获得可操作性的维护预警，主要原因在于数据缺乏趋势建模与动态判断能力。基于这一痛点，他研发出“工业设备趋势振动监测与维护预警平台”，融合了时间序列建模、信号解构、机器学习等核心算法，通过采集设备运行过程中的高频微振动数据，构建出设备健康指数，并结合自适应阈值机制，实现精准、实时的风险预警。
该系统具备无干扰、边运行边分析的特点，可实现高频率、低延迟的数据响应，显著优于传统人工巡检和静态分析模式。实际应用表明，该平台帮助多家火电与化工企业将计划外停机次数降低30%以上，打通了从“状态感知”到“主动维护”的闭环机制。
风电机组多维状态监测与远程分析软件
随着风电场建设向海上、山区等复杂环境延伸，远程监控与智能诊断成为制约行业发展的关键因素。严伟文在为风电客户提供服务的过程中发现，传统SCADA系统难以满足风机多因素协同感知与动态风险评估的需求，尤其在复杂气候环境中更是力不从心。于是，他研发了“风电机组多维状态监测与远程分析软件”，将振动、应力、温度、环境负荷等多个物理维度的数据整合，构建机组运行“全景画像”，并通过算法模型预测疲劳性损伤和关键故障趋势。
系统结合边缘计算与云端分析架构，不仅能在极端天气下稳定运行，还能通过远程方式实时反馈运行状态，助力企业实现“少人值守”与“集中远程管控”的运维模式。
“未来产业的核心竞争，不再是单项技术的比拼，而是系统协同与平台能力的较量。”严伟文认为，未来的制造企业需要的不仅是某一类软件或硬件产品，而是一整套能够链接设备、链接数据、链接人的“智能操作系统”，而状态监测系统正是其中的核心模块。
他的实践经历证明，真正的“原创”，不一定来自实验室，也可以诞生在生产现场、项目管理实践和市场一线。他将跨国管理智慧与中国制造实践融合，以个人视角提出技术解决方案，以系统方法解决行业难题。他所推动的“从经验中生长出的原创技术”，不仅为自身职业生涯注入了深厚的创新底色，也为高质量发展的中国制造业注入了可持续的系统性动能。（编辑：周铭）
