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根云-设备健康(PHM)
釆用传感器信息、专家知识及维修保障信息,借助各种智能算法与推理模型实现设备运行状态的监测、预测、判别以及管理,实现低虚警率的故障检测与隔离,并最终实现智能任务规划及基于设备状态(历史、当前及未来状态)的智能维护
行业痛点
深挖企业数字化转型痛点,提供针对性解决方案
  • 设备运转率低
    设备运行状态数据不及时、不集中、 不精细,设备维护工作难于监管,影响设备运转率
  • 设备维修成本高
    设备突发故障导致人员安全威胁,生产过程中断,生产和维修成本大幅提升
  • 维修知识积累欠缺
    维修知识体系、设备故障分析体系和设备诊断分析模型的欠缺,不能有效开展预测性维修,增加设备运行风险
解决方案
借助3344体育网行业解决方案,实现企业数字化转型
实现设备运行全过程管理
广泛的设备接入和数据采集;三维可视化;设备结构模型;设备状态监测
状态识别
异常报警、报警处理、趋势分析、报警设置
故障诊断
故障部位识别、故障等级、故障原因、故障处理
有监督的机器学习
机理模型:针对已具备专业知识的场景,将领域知识封装为诊断算法模型,包括:行标、国标、企标,老师傅经验等,其诊断准确度取决于专业领域整体水平;机器学习算法模型:针对已有案例数据的场景,构建机器学习算法模型,进行有监督机器学习
设备剩余寿命预测
设备剩余寿命预测,预估未来出现故障时间;基于寿命预测的预防性维护
报告统计
设备健康报告;设备台账;历史事件
方案价值
为企业数字化转型提供新基座
  • 5-10%
    设备寿命延长
  • 15-20%
    减少非计划停机
  • 10%
    维修效率提高
行业案例
工业互联网精选案例
某汽车生产设备PHM项目
通过对关键旋转设备开展预测性维护、机床刀具智能监测、产线关键数据可视化等工作,提升设备维修效率10%,维修准确率提高15%;同时设备故障率下降了20%
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