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設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測
根云-設(shè)備健康管理（PHM）
實時監(jiān)控設(shè)備運行狀態(tài)，設(shè)備健康更透明
釆用傳感器信息、專家知識及維修保障信息，借助各種智能算法與推理模型實現(xiàn)設(shè)備運行狀態(tài)的監(jiān)測、預(yù)測、判別以及管理，實現(xiàn)低虛警率的故障檢測與隔離，并最終實現(xiàn)智能任務(wù)規(guī)劃及基于設(shè)備狀態(tài)（歷史、當(dāng)前及未來狀態(tài)）的智能維護(hù)
企業(yè)痛點
  • 設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測
    設(shè)備運轉(zhuǎn)率低
  • 設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測
    設(shè)備維修成本高
  • 設(shè)備狀態(tài)檢測
    維修知識積累欠缺
產(chǎn)品優(yōu)勢
  • 實現(xiàn)設(shè)備運行全過程管理
    廣泛的設(shè)備接入和數(shù)據(jù)采集;三維可視化;設(shè)備結(jié)構(gòu)模型;設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測
  • 狀態(tài)識別
    異常報警、報警處理、趨勢分析、報警設(shè)置
  • 故障診斷
    故障部位識別、故障等級、故障原因、故障處理
  • 有監(jiān)督的機器學(xué)習(xí)
    機理模型: 針對已具備專業(yè)知識的場景，將領(lǐng)域知識封裝為診斷算法模型，包括: 行標(biāo)、國標(biāo)、企標(biāo)，老師傅經(jīng)驗等，其診斷準(zhǔn)確度取決于專業(yè)領(lǐng)域整體水平;機器學(xué)習(xí)算法模型: 針對已有案例數(shù)據(jù)的場景，構(gòu)建機器學(xué)習(xí)算法模型，進(jìn)行有監(jiān)督機器學(xué)習(xí)
  • 設(shè)備剩余壽命預(yù)測
    設(shè)備剩余壽命預(yù)測，預(yù)估未來出現(xiàn)故障時間;基于壽命預(yù)測的預(yù)防性維護(hù)
  • 報告統(tǒng)計
    設(shè)備健康報告;設(shè)備臺賬;歷史事件
客戶案例
某汽車制造工廠PHM項目
某汽車制造工廠PHM項目
通過對關(guān)鍵旋轉(zhuǎn)設(shè)備開展預(yù)測測性維護(hù)、機床刀具智能監(jiān)測、產(chǎn)線關(guān)鍵數(shù)據(jù)可視化等工作，提升設(shè)備維修效率10%，維修準(zhǔn)確率提高15%;同時設(shè)備故障率下降了20%
熱門產(chǎn)品
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常見問題
  • q與EAM系統(tǒng)在設(shè)備健康管理上的區(qū)別是什么？
    a
    PHM通過對旋轉(zhuǎn)類設(shè)備開展的振動、溫度等多種模型的應(yīng)用，來預(yù)測設(shè)備的故障發(fā)生以及設(shè)備劣化趨勢和壽命；而EAM只是利用數(shù)學(xué)算法，基于歷史數(shù)據(jù)和設(shè)備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，進(jìn)行健康評估分析和基礎(chǔ)故障發(fā)生的預(yù)測。
  • q主要針對哪些設(shè)備類型進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)？
    a
    主要是對設(shè)備旋轉(zhuǎn)部件進(jìn)行振動、溫度數(shù)據(jù)采集，進(jìn)行模型分析。
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