热电行业预测性维护解决方案
基于设备运行数据,结合历史运行记录、设备运行机理模型,通过工业智能算法分析设备工作状态及故障趋势。借助智能告警策略,将设备异常状态提前通过云端平台及时传达给运维人员,协助运维人员完成设备运维相关工作。
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预测性维护解决方案
昇阳科技以工业智能传感器和AI智能算法为核心,依托大数据和云计算技术,帮助企业快速完成预测性维护系统部署。
需求分析
在热电行业,设备运行的稳定性和可靠性对于企业的生产和经济效益至关重要。而针对设备故障的修复维护往往需要花费较高的成本和时间。因此,预测性维护方案的提出和实施对于企业在设备管理和运维方面的改进具有十分重要的意义。随着智能化技术的不断进步和应用,如物联网、云计算、机器学习等,热电行业也对于利用这些技术进行预测性维护提出了更高要求。因此,研究和实施适用于热电行业的预测性维护方案已成为了当下的热点和趋势。
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行业痛点
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设备故障和损坏经常会导致不必要的停工和生产损失。

针对设备故障的修复维护需要花费大量的时间和成本,甚至需要引入专业的技术人员来进行修复和维护。特别是针对大型机器和设备,修复维护的难度和复杂度更高。

同时,在未来的竞争环境下,企业需要根据市场变化和需求调整设备的生产模式和产量,而设备的故障和损坏会导致生产计划的长期延误和调整,影响企业的市场竞争力和稳定性。

因此,如何在设备运行中提前发现故障、减少损失、降低成本以及提升设备的可靠性和安全性,已成为了热电行业面临的一大痛点和挑战。
解决方案
方案架构-52
整体方案说明

数据采集
在热电厂的生产过程中,各种设备扮演着不同的角色,包括汽轮机、锅炉、发电机、输电线路等,需要通过安装传感器、监测设备等采集各类设备的运行数据,包括振动、温度、压力、流量、电流等参数。同时,需要建立一个数据仓库用于存储所有采集到的数据,并定期进行数据备份和灾备恢复,以确保数据的安全和可靠性。

数据分析
基于数据采集的结果,需要进行数据分析。通过使用数据分析工具和技术,比如机器学习和人工智能等方法,来识别设备的异常行为,提前进行故障预警和预测性维护,并寻找设备运行中存在的瓶颈。数据分析的结果是针对设备的问题区域和需要优化的问题特征进行安排优先解决。针对不同设备,可以选用不同的机器学习模型,比如随机森林、神经网络等模型。

预测性维护
基于数据分析的结果,需要制定具体的预测性维护方案,及时进行设备维护和更换关键部件,保障设备的安全、稳定运行,减少维修成本和停机时间,提高生产效率。预测性维护包括预先计划的保养计划、正确的配件和备件跟踪和计划,以及实时收集数据并使用数据分析工具。

总结改进
除了实时数据分析和预测性维护外,还需要建立一个经验总结库,记录设备运行情况、故障信息及维修工作量等数据,根据记录信息持续优化设备维护策略,提高设备的可靠性、耐用性和效率。通过收集的数据为未来研究和优化提供参考和指导。基于总结的经验,可以不断地改进设备维护策略,提高设备的效率和稳定性。

使用效果
针对热电行业的预测性维护解决方案需要涵盖数据采集、数据分析、预测性维护、总结改进等多个方面,通过实时数据分析和预测性维护,可以有效地提高设备的可靠性和工作效率,同时通过总结改进机制不断完善设备维护策略,提升整个热电行业的生产效益。
业务流程
技术路线
架构图-46
方案优势

数据采集设备低成本、高精度、数据源高质且可控

昇阳自主研发设计的低成本,高精度的现场数据采集设备(各类型无线智能传感器及数据采集系统),有效解决了企业硬件应用成本问题。

海量典型数据,覆盖对象广

凭借自主设计生产的机械故障与寿命实验台,积累了海量的种类丰富的典型设备故障以及零部件寿命试验数据并精确标识故障数据 ,可通过迁移学习轻松适配现场。

先进可靠的工业智能算法

算法在结合大数据、物联网、人工智能等技术的同时,深度融合各类机械装备的故障机理、退化规律、失效形式等,为客户提供更加准确、可靠的监测、诊断与预测结果。

多终端协同,高效协助运维人员

自主开发的工业云平台及手机手机APP,大数据可视化设计,智能化的设备故障预警机制,提前发现和规避设备故障风险,提前处理和规划维护时间,保障设备健康高效运行。
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火电
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煤炭
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钢铁
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风电
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地铁
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制造
应用案例
应用场景
热电厂关键辅助设备健康监测
监测对象
循环泵、水泵、磨煤机、压缩机等
应用方案
数据采集采用全无线部署方案
平台应用采用云端服务器部署
实现效果
实现设备健康在线监测、智能预警、故障智能诊断。
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