工厂设备故障预测及诊断系统
人阅读 2022-01-23 14:45:18
24 小时全天候监测设备运行状态，包括保养、故障等实时信息展示；通过大数据分析能够有效预测设备故障情况，由事后维修变为事先预防为工厂智能化提供全面丰富的信息支持，提升工厂整体效能。
一、方案简介
智能的工厂设备故障预测及诊断系统，通过对机器设备运行过程中的工况进行远程实时监测，对其故障发展趋势进行早期诊断，可找出故障原因，采取措施进行事前维修保养，避免设备的突然损坏，使机器设备安全运转。
机器设备故障诊断系统可延长设备检修周期，缩短维修时间，为制定合理的检修制度提供科学数据基础。 可极大地提高经济效益和社会效益，所以机器设备制造商及服务商采用机器故障预测智能管理方案有重要的现实意义。
二、硬件系统
传感器可以感知设备加速度、转向、磁场变化、温湿度、压力、机器噪音、亮度等多维度参数。
所有参数都会汇集到网关模块，网关初步处理数据后送往云端，通过边缘计算与云端大数据分析相结合，准确的实现设备故障预警。
三、软件系统
方案包括完整智能的数据建模分析系统，可以对传感器的数据使用多维度数据分析工具进行建模分析，集成测点、基础算法模型，充分利用有效数据，大大提升了设备故障预警的准确性和可靠性。
四、成功案例
某跨国企业某工厂部署了工厂设备故障预测及诊断系统，替换了人工定期巡检的方式，提高了设备维保效率，降低了设备成本，为数据挖掘打下基础，减少70%的意外停机，降低35%的维护成本，提升10%的生产效率。
