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      輕視環保設備運維,環保上市公司被判賠償9544萬的背后

      時間:2025-09-30 09:31

      來源:中國固廢網

      作者:易簡乾

      今年,仕凈科技與隆基綠能子公司隆基樂葉之間的法律糾紛為行業敲響了警鐘。這場由于疏忽環保設備運維,從而引發火災的案例成為了環保企業不可承受之重。

      這起案子能為環保行業設備運維帶來哪些啟示?

      01.擔責70%,被判賠償9544萬 仕凈科技提起上訴

      2021年11月25日9時許,隆基綠能位于西安經濟技術開發區兵器科技產業基地的101廠房突發火災。現場火勢迅速蔓延,燒毀廠房部分屋面環保設備及內部部分生產設備、管線。

      西安經濟技術開發區消防救援大隊經現場勘驗與技術鑒定,于2022年5月9日出具《火災事故認定書》(經消火認字〔2022〕第0002號),認定起火部位系101廠房刻蝕凈化區一級洗滌塔南塔西南側下部。起火原因系一級洗滌塔南塔西南側下部電伴熱帶電氣故障引燃塔體及周邊可燃物蔓延成災。

      經查,自2020年8月起,隆基綠能高陵基地廢氣處理系統由江蘇仕凈設計、生產、安裝并提供維保服務,案發電伴熱帶為該系統的組成部分。據悉,火災發生時(2021年11月25日),系統尚在24個月質保期內(2020年8月15日至2022年8月14日)。

      據此《認定書》,2022年8月與12月,隆基樂葉以使用仕凈科技安裝的電伴熱帶存在質量缺陷導致火災為由,分設備案、廠房案將仕凈科技告上西安市高陵區人民法院。訴狀中列明的索賠金額為:設備損失8744萬元,廠房損失5337.3萬元,合計約1.4億元。

      經過三年拉扯,廠房案與設備案分別迎來判決。

      2025年5月15日西安中院作出廠房損失案終審維持一審責任劃分(案號:(2025)陜01民終149號),江蘇仕凈因其提供的電伴熱帶被確認為缺陷產品且直接引發電氣故障,系火災發生的根本原因。判決仕凈承擔廠房損失70%責任即37361100元;

      2025年6月16日高陵區法院作出設備損失案重審一審判決(案號:(2024)陜0117民初5079號),判決仕凈承擔設備損失70%責任,被判賠償58079000元,并承擔訴訟費338800元。

      然而,據《江蘇經濟報》報道,消防部門在火災事故發生后對陜西隆基公司相關工作人員及陜西隆基公司委托改造單位四川愛德公司工作人員的多份詢問筆錄表明:隆基公司未征詢仕凈公司意見,擅自改造,挖孔增設排污管,有接線盒流水、經常性跳閘等現象發生;多次實施對電伴熱帶進行了更換,使用非專用接線盒及電線、用電工膠帶包裹接線部位、故障未消除之前盲目送電等一系列違規操作。這些行為違反了國標GB/T1985-2015規定及電工安全用電常識。

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      仕凈科技認為案件事實不清,存在諸多疑點,向高院提起上訴。在今年8月28日,仕凈科技披露的《關于累計訴訟、仲裁案件情況的公告》中,陜西隆基樂葉對仕凈科技提起的侵權責任糾紛案已進入執行階段,涉訴金額為37,596,780.00,其已向高院提起上訴。同時,與隆基樂葉之間的產品責任糾紛案,涉訟金額87,440,000.00元,仕凈同樣向高院提起上訴。兩案涉訴金額合計為125,036,780元。

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      02.訴訟背后,智能化運維重要性凸顯

      雖然法律判決已告一段落,但仕凈科技還在上訴的道路上,雙方針對責任劃分邊界、產品質量以及設備運維管理的拉扯還在繼續。

      此次案件中擅自改造、違規操作,對事故與意外的發生缺乏預警性等問題是導致此次火災的重要原因,暴露出了涉事項目中環保設備運維管理的不足。該事件不僅對行業而言是一次深刻教訓,也再一次突顯了環保設備智能化運維的重要性。

      環保行業需要意識到,在AI技術廣泛應用的當下,環保設備運維不能再一味依靠“老師傅”的經驗,或者在事故發生后亡羊補牢。而要通過智能化運維,靠體系作戰,利用物聯網、大數據、人工智能和云計算等技術,對設備進行狀態實時監控、數據深度分析,實現“預言家”功能,做到預測性檢修。

      傳統運維依賴人工巡檢、定期檢修和事后維修,基本只能依靠“無論設備好壞都修”與“壞了才修”兩種模式,缺乏“前瞻性”。

      智能化設備運維,尤其是預測性檢修場景可通過分析設備運行的實時數據,如振動、溫度、噪音、電流等,結合歷史數據,利用AI模型預測設備在未來何時可能發生故障,從而在故障發生前、在最合適的時間安排檢修,有效預防災難性事故,避免在高風險行業或場景中,關鍵設備的突然故障導致的嚴重安全事故和環境災難。預測性檢修是防止這類事件發生的強大技術屏障。

      E20環境平臺高級合伙人、博士、教授級高工曹斌指出,預防性維護的核心機理源于磨損學,這一理念早在20世紀50年代就由蘇聯提出,如今在行業內仍被廣泛應用。其原理是依據設備中軸承的旋轉磨損程度,來判定檢修時間。然而,在推進設備精細化管理的當下,這種模式容易引發設備“欠修”或“過修”的問題——不管設備實際狀況如何,只要到了預設時間點,就必須進行檢修。

      預測性維護則不同,它借助特定方法,能夠預判設備未來可能出現的故障類型,進而提前將故障隱患消除,防患于未然。它以一種更加高效的設備維護模式,通過多元數據的綜合分析,涵蓋數據采集、狀態分析、狀態預測、故障診斷和維修決策,實現設備狀態的全方位判斷。

      因此,人工智能,正在為設備管理帶來一場深刻變革,推動設備管理方式從“點檢定修”向“智能運維”加速轉型。

      筆者相信,對于企業而言,設備智能化運維和預測性檢修,不再是“錦上添花”的技術選項,而是面向未來競爭的“必修課”和核心競爭力。

      03.大勢不可逆!國家大力推進智能化基礎設施改造

      如今,AI對環境產業的影響越發顯著。環境產業目前仍處于“低產業化程度”的歸集狀態,環境產業服務于千行百業,每個行業的水、氣、聲、渣需求衍生出5000多個細分賽道,分散作業,依賴人力協同,導致中間成本高、盈利困難。人工智能作為生產關系而非生產力層面的革命,將為這類勞動密集型行業帶來巨大提升。

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      編輯:趙凡

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