设备预设性维护解决方案
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2021-05-13 09:37:29   636

以预算、采购、运行、维护、维修、巡检、库存、绩效、技术标准等管理为主,实现设备资产全生命周期管理。 构建设备管理树,自动形成设备履历档案;自动触发预警管理,实现闭环受控。 支持检维修一体化管理,支持移动端应用模式;关联备件进销存与维修周期计划,降低备件最低储备量。 建立以生产保障为目标的分析与管理体系,提高设备可靠性和可利用率,减少设备故障停机率,实现更高投资回报率及全生命周期技术经济综合管理。

预测性维护解决什么问题

    据估计,由于计划外停机,工业制造商每年要承担高达500亿美元的成本,维护费用占总生产成本的15%至40%。在汽车制造业中,一条关键的生产线闲置数小时,或数十名员工在操作系统中断期间被迫恢复为手动流程。停机时间每小时可能会惊人的达到130万美元。

    预测性维护,是以状态为依据(ConditionBased)的维护,在机器运行时,对其主要(或需要)部位进行定期(或连续)的状态监测和故障诊断,判定设施设备所处的状态,预测设施设备状态未来的发展趋势,依据其发展趋势和可能的故障模式,预先制定维护计划。

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预测性维护中的关键技术-振动分析以及相关实现方式

    制造商使用多种参数来确定启动维护操作的时间,这些参数包括振动、噪声、温度测量等。在可测量的物理量中,振动频谱测量能够针对旋转机器(发动机、发生器等)中的问题的根源提供最多信息。异常振动可能是滚珠轴承故障、轴偏差、不平衡、过度松散等问题。每个问题都有自己特有的症状。

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传感器:针对旋转设备的不平衡问题,松散问题,轴承故障,齿轮故障,需要配置高性能的振动传感器才能判断更广范围的潜在故障。

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基于机理模型的诊断可能出现的问题。

这一种是基于机理模型,它根据已有的设备的机械特征参数,并将实时参数进行对比,对故障进行预测,这种系统往往会依赖于长期的数据积累,形成“专家系统”,类似于“查表”的方式,对故障进行预测、定位与分析

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基于大数据深度学习的预测。从数据角度出发,进行多维度异常分析输出RUL(使用寿命,这里表示距离下一次维修的时间)

预测性维护的传统部署和实施方案,以及存在的问题

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    1.网络部署困难,成本高昂,需要大量传感器连接RTU然后连网。

    2.系统对接困难,网关和云端如果是异厂商需要进行协议对接。如发生数据解析异常,难以定界定位定责。

    3.RTU到云端平台需要大数量传输和存储,实施成本非常高。由于机器学习的数据量需要TB级数据进行分析,因此将数据存在云端是成本非常高的方式。

    4.数据标注和模型训练都放在云端实施,效率比较低。数据标注需要有经验的现场工程师进行解释和标注,而模型训练需要模型开发工程师进行,两边最好是能快速推进。

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预测性维护一体机,产品功能全景图

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