钢铁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。
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需求分析
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钢铁行业由于设备运行环境复杂(高温、高湿)、网络条件苛刻,安全性要求极高,所以预测性维护极为重要。
- 减少停机时间:预测性维护可以提前发现设备故障和异常情况,及时进行修理和保养,避免因未预先处理而导致设备停机的情况发生。
- 降低运营成本:预测性维护可以在设备出现故障之前识别问题,从而避免了紧急维修和更换零部件等昂贵的费用,降低了运营成本。
- 提高生产效率:预测性维护可以帮助企业采取更加精准的维护计划,提高设备的可靠性和稳定性,从而提高生产效率和产品质量。
- 优化设备维护管理:预测性维护可以通过对设备运行数据的分析和挖掘,建立设备台账、维修记录和保养计划等信息管理系统,实现优化设备维护管理。
- 增强安全生产意识:预测性维护可以提高企业对设备安全生产的关注程度和管理水平,有利于防范设备事故的发生,增强安全生产意识。
- 提升企业竞争力:预测性维护可以提高钢铁企业的生产效率和质量水平,降低运营成本,提高企业的市场竞争力。
行业痛点
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解决方案
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整体方案说明
数据采集
对关键设备进行实时监测,可以利用各种传感器、监控仪表等设备进行数据采集。例如,温度传感器、压力传感器、振动传感器等。
对从设备中采集到的数据进行处理和清洗,以确保数据的准确性和完整性。这通常需要使用各种数据清洗和处理技术,如数据过滤、去噪、数据插补等。
数据分析
对从设备中采集到的原始数据进行清洗和处理,如去噪、数据插补、数据标准化等,以确保数据质量和准确性。
对数据进行统计分析,包括均值、方差、偏度、峰度等指标,以了解数据的分布情况,并探索设备运行状态的规律和趋势。通过数据可视化,比如图表、曲线图、热力图等方式,可以更直观地展示设备运行数据的变化趋势和异常情况。
通过数据分析和机器学习,对设备运行状态进行监测和诊断,快速判断是否存在潜在问题,及时进行维修和保养,避免设备故障损失。
预测性维护
建立完善的设备管理体系和数据处理系统,并结合机器学习、大数据等技术来实现对设备运行数据的分析与挖掘,同时建立数据处理体系和机器学习算法模型,并结合统计分析、可视化技术等方法来对设备运行数据进行分析,实现对设备故障和异常情况的快速诊断和预测,进而实现预测性维护。
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
钢铁行业预测性维护方案的使用可以帮助企业降低成本、提高效率和产品质量,提升企业竞争力和市场地位。
业务流程
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方案优势
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数据采集设备低成本、高精度、数据源高质且可控+ 查看更多
数据采集设备低成本、高精度、数据源高质且可控
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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+ 查看更多
海量典型数据,覆盖对象广
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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+ 查看更多
先进可靠的工业智能算法
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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+ 查看更多
多终端协同,高效协助运维人员
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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。
应用案例
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