轨交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
轨交行业需要对列车进行实时监测,发现潜在故障和异常情况,提前进行预警和维修,从而避免列车停机和延误。轨交行业需要通过预测性维护技术对列车的重要部件进行监测和分析,保障列车的安全运行。预测性维护可以及时发现设备故障和异常情况,提前进行维修和保养,从而提高设备可靠性和稳定性。还可以通过科学化的设备管理和维护计划,避免因紧急维修和更换零部件等昂贵费用而导致的高额成本。

总之,轨交行业解决方案在于能提高列车运行效率、保障列车安全、降低维护成本、提高设备可靠性和稳定性,以及优化设备管理和维护计划,实现更加智能化和高效的轨交系统运营。
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行业痛点
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多种设备异构性:轨交系统中涉及到的设备种类繁多,不同厂家、不同型号的设备具有不同的通信协议和数据格式,造成设备之间互相隔离无法进行有效集成和统一管理。

设备大量分布、作业时间紧张:轨交设备通常分布在广泛区域内,其中部分设备位于人员难以进入的位置,如地下车站、隧道等。此外,为了保证列车正常运营,检修和维护作业时间非常紧张,因此需要采用高效的设备监测手段,并尽可能减少对设备的干预和影响。

数据质量和实时性要求高:轨交系统是一个高度安全可靠的领域,需要对设备状态的实时性和准确性有极高的要求。数据质量低劣或者延迟会导致误判和安全事故发生。

人工参与程度高、维护成本高:轨交设备维护和运维仍然依赖人工操作,包括巡检、故障排查、维修等工作,这些工作需花费大量人力物力时间,且效率较低。传统的设备维护方式已经无法满足需求,如何降低维护和运营成本成为了轨交企业面临的一大挑战。
解决方案
方案架构-52
整体方案说明

数据采集
轨道交通行业的重要部件监测极其重要。确定需要采集的数据种类和范围,例如设备状态、故障信息、运行数据等。选择合适的传感器或检测设备进行数据采集,例如温度传感器、振动传感器、光电传感器等。配置数据采集设备并安装在轨交设备上,确保设备正常运行并能够持续稳定地采集数据。

数据分析
将采集到的数据传输到数据处理系统,可以通过有线或无线方式实现数据传输。对采集到的数据进行处理和分析,提取有价值的信息并生成报告或预警信息,用于设备维护和管理。根据数据分析结果制定相应的维护计划和措施,并实施相应的维护工作,确保轨交设备的正常运行和安全性。

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
通过对设备运行数据的采集和分析,及时发现设备故障和异常情况,采取相应的维护措施,可以有效提高设备的可靠性和安全性。 定期对设备进行检修和维护,及时清除设备故障隐患,可以避免设备故障导致的停机损失和维修费用。对设备运行数据的采集和分析,可以优化设备运行状态,提高设备的运行效率和生产能力。
业务流程
技术路线
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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
地铁站内扶梯运行状态监测
监测对象
电机、减速箱、扶手带、轴承等
应用方案
数据采集采用边缘采集部署方案
采用4G上云方案、API数据对接
实现效果
实现典型故障自动化诊断,减少人为参与分析,优化维保策略,提升工作效能。
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