在鋁材軋制過程中，軋機與油庫系統的振動問題之所以直接影響板材表面質量和設備壽命，根源在于振動引發的連鎖反應。更嚴重的是振動可能掩蓋早期故障信號（如異響或溫升），使維護人員錯過最佳檢修時機。要解決這一問題需從振源控制與傳遞路徑阻斷雙管齊下。

山西客戶主要生產鋁材料，有軋機和配套油庫振動分析的需求，KM工程師攜帶KMbalancerPro多功能機械狀態分析儀來到客戶現場，為現場設備進行振動分析，抵達現場后，KM工程師首先與客戶技術團隊深入溝通，了解到軋機生產線因長期高負荷運行，軸承和齒輪箱存在異常振動現象，而油庫區域的泵組也因振動超標導致密封件頻繁泄漏。

針對這一復合型問題，工程師迅速制定分步檢測方案：
1. 軋機振動溯源
利用KMbalancerPro的多通道同步采集功能，工程師對軋機主傳動系統進行全頻段振動監測。通過時域波形和頻譜分析，發現驅動端軸承存在明顯的諧波成分，結合相位分析鎖定為聯軸器對中偏差。現場展示數據后，客戶當即安排停機調整。同時，齒輪箱高頻段出現的邊頻帶暴露出齒輪嚙合磨損問題，工程師建議結合油液檢測進一步驗證，并提供了預維護方案。

2. 油庫泵組優化
針對油庫離心泵振動值超ISO標準的問題，工程師通過儀器直觀展示出葉輪動平衡失效是主因。通過現場動平衡校正，將振動值從12mm/s降至2.3mm/s。

未來，隨著物聯網和人工智能技術的應用，振動分析服務將向智能化方向發展。實時監測系統可通過機器學習預測設備劣化趨勢，實現預防性維護；數字孿生技術則能虛擬調試減振方案，大幅縮短優化周期。這一領域的創新，將為冶金、能源等行業提供更高效、更可靠的設備健康管理支持。