煤炭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
煤炭行业设备运行环境恶劣,一些煤矿深度达到几百米,空气污染严重,导致设备的寿命大幅度缩短。其次在煤炭行业中,设备关键部位的损坏往往会导致整个生产系统的故障,影响生产效益和安全性。因此针对关键部件的健康状态和故障预测需要加强,预测性维护也要考虑设备的运行环境。因此,如何快速获取并有效地处理设备运行数据也是煤炭行业实现预测性维护的关键问题。
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行业痛点
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煤炭行业设备使用寿命较短,由于环境恶劣、工作强度大,设备容易老化和磨损,导致设备维护成本增加,运行效率下降,影响生产效益。

由于设备老化、维修保养不及时和设备运行的不稳定性等问题造成。这些问题会导致生产量下降,效益下降,企业面临着巨大的经济压力。

煤炭行业中许多企业仍处于信息化水平较低的阶段,缺乏相关技术和经验,无法快速获取并处理设备运行数据,从而无法进行有效的预测性维护和管理。
解决方案
方案架构-52
整体方案说明

数据采集与传输技术
采用现代化的数据采集和传输技术,如物联网、云计算等,快速获取并有效处理设备运行数据。同时,建立统一的数据管理平台,将各类设备的数据进行整合和分析,为预测性维护提供支持。

预测模型优化
针对不同类型的设备使用不同的预测模型,并根据设备运行数据实时调整和优化预测模型。同时,对于关键部件进行特殊关注,建立专门的故障诊断系统和预警机制,及时发现潜在问题。

信息化水平提高
建立完善的信息系统,实现设备运行数据的及时获取、处理和分析,为设备测预先维护提供支持。同时,推动煤炭企业数字化转型,提高企业信息化水平。

使用效果
整体方案的使用可以显著提高设备的稳定性和可靠性,降低故障率和维修成本。智能运维技术可以通过实时监测、分析和预测设备运行状况,及时发现并解决问题,避免设备因故障停机造成的生产损失,提高生产效率。此外,智能运维技术还可以优化维修计划,降低维修成本和维修时间,提高设备的利用率和寿命。
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
洗煤厂设备智能监测项目
监测对象
渣浆泵、循环泵、压滤机、皮带机等。
应用方案
硬件部署采用全无线智能监测方案,平台应用采用本地私有云部署。
实现效果
实现设备健康在线监测、智能预警、故障智能诊断,有效避免机械故障导致的安全事故。
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