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介绍

一、产品简介

设备预测性维护平台聚焦设备数字化智能化管理升级,以深入研究行业设备为起点,利用多维采集方法,借助物联网、大数据等先进技术,构建标准的设备数字化模型,同时融合机理模型、智能算法、机器学习等AI算法模型,实现设备故障智能预警、智能诊断和寿命预测,实现设备全生命周期管理。

平台内置自学习机制,可实现自动迭代升级算法模型,不断优化设备模型、智能预警和诊断模型准确度,逐步形成具有行业复制性的专家知识库,提升行业设备运维管理标准化、专业化水平。

二、行业痛点

1、备件、人力成本过高:

l 采购大量备件库存,动辄数百万的资金占用

l 较多的设备巡检和维护人员,带来较高的人力成本

2、非计划停产损失重大:

l 因设备小故障未发现导致大故障,造成非计划停产,产能损失巨大

l 非计划停产导致订单无法按期交付,影响品牌形象

3、人工点巡检有局限性:

l 很多故障人工日常点巡检无法检出

l 依靠人工难以形成标准化运维体系和状态判断指标

l 老师傅经验难以传承

4、设备数据资产流失:

l 工业设备的健康数据无法实现采集利用,宝贵的数据资产流失浪费,不能积淀

l 设备数字化精益运维管理如无源之水

三、产品优势

1、学习门槛低,准确度高,智能化水平高

l “机理+设备+数据+算法→智能模型”

l 阈值+增速+增幅,智能预警

l 机理模型+数据分析,智能诊断

l 智能预警有效减少10倍以上无效报警

2、使用便捷,扩展方便

l WEB应用,无需客户端

l 移动应用,随时查看

l 定制大屏,助力决策

l 数据价值深度挖掘

3、灵活的部署方式

l 具有无线、有线、无线+有线混合多种方案

l 模块化的平台部署方式

l 基于微服务架构的平台功能

4、数据接入集成能力

l 边缘接入能力,接入第三方系统数据

l 基于Docker容器技术,软件部署第三方平台

l 基于OpenAPI接口,数据提供第三方系统

四、产品架构

技术架构:

五、产品功能

1、数字化设备模型

设备三维结构图;标准设备结构参数;标准工艺设计参数;标准工况参数;标准测点及测量定义

2、自适应智能预警体系

传统阈值报警适合做停机保护,从预测性维护的角度讲,存在一定的不足:

l 趋势稳定和趋势增长的情况下,报警等级相同,不能区分变化过程!

l 趋势稳定的报警,频繁的推送方式,对用户造成严重干扰!

l 阈值设定未考虑设备的初始运行状态,造成一定的误报或漏报!

自适应智能预警体系具有以下优点:

l 自适应阈值贴近运行实况

l 异常趋势预警充足提前量

l 重复报警降低99%

l 报警准确率95%

智能预警+智能诊断原理:

3、算法实现路径

智寰预测性维护平台创造性的将机理与AI融合,传统机理模型提供了快速构建预测性维护的基础,基于AI弥补机理模型的保真度,以及运行环境中的不确定性会让模型进行的预测准确度不够的问题。使得预测的精度极高。

4、良好的系统集成能力

l 系统具备开放接口,向上能够与ERP, SCM, CRM, PLM, OA等系统进行数据整合,帮助 企业构建完整的设备管理体系。

l 系统具备开放接口,向上能够与企业已有的状态监测系统以及现场工况系统进行整合。

六、物联网产品系列

1、边缘接入,多维感知

2、智能云平台+工业APP

3、有线监测产品

有线监测产品的适用场景:

l 需要采集长时域的低速设备,如:风力发电机、立磨、皮带机等。

l 需要基于工艺量或转速触发采集的设备,如:轧机等。

l 现场存在电磁干扰无法应用无线技术的场景

4、无线监测产品