汽车制造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。
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
汽车制造涉及到大量的机械加工和自动化流水线作业，需要设备处于良好的运行状态以确保生产效率和质量。
汽车制造涉及到液压、气动等高风险操作，设备运维可以有效地预防和解决安全风险问题，保障员工和设备的安全。 总之，汽车制造行业设备运维需求的目标是确保设备的正常运行、提高生产效率和质量、降低成本、保障员工安全、符合环保要求，并对设备数据进行分析和管理，以优化生产计划和提高生产效率。通过设备运维，可以有效地推动汽车制造的持续发展和市场竞争力。
行业痛点
高昂的成本：汽车制造行业的设备投入巨大，设备运维需要大量的人力物力和资金支持，并且需要进行定期的保养、检修和更换备件等工作。
复杂的设备管理：汽车制造行业的生产涉及多种类型的设备和流程，包括机械加工、自动化流水线、车身涂装、电气和电子控制，对设备的管理和运维提出了很高的要求。
工作风险较高：汽车制造行业的设备运维涉及到高温、高压、高速、高空等危险环境，存在一定的安全风险，需要确保操作人员的安全和健康。
设备故障率高：汽车制造行业的设备长时间运转，使用寿命相对较短，容易出现故障，需要及时发现和处理问题，以避免影响生产进度和质量。
数据管理复杂：汽车制造行业涉及大量的数据记录和分析，需要建立完善的数据管理系统，对设备运行数据进行统计、分析和管理，以帮助企业优化生产计划和提高生产效率。
解决方案
整体方案说明
数据采集
通过传感器、监测系统和机器学习等技术手段，实时采集设备的运行数据和故障信息，包括振动、温度、压力、电流等多种参数。这些数据可以用于帮助企业对设备运行状态进行监测和分析。
数据分析
将采集到的设备运行数据进行收集、存储和分析，通过数据挖掘和机器学习等技术手段发现规律、提取特征，分析设备的性能参数、健康状况和可能存在的故障风险等。
预测性维护
基于数据采集和分析结果，建立预测性维护模型，即预测设备可能出现的故障，并在故障发生前及时进行维护，以避免设备故障对生产线造成的影响，同时也能够延长设备的使用寿命。
总结改进
对设备运维过程中存在的问题进行总结和改进，包括设备维修记录、技术规范、操作流程及培训计划等方面，不断完善设备运维管理体系，提高设备运维人员的技能水平和服务质量。
使用效果
对设备运维解决方案实施后进行使用效果评估，包括提高生产效率和质量、降低成本、保障员工安全、符合环保要求等方面。通过对使用效果进行评估，可以进一步优化设备运维解决方案，并使其更好地适应企业的实际运营需求。
业务流程
方案优势
数据采集设备低成本、高精度、数据源高质且可控
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
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
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
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。
火电
煤炭
钢铁
风电
地铁
制造
应用案例
应用场景
汽车产线制造全过程设备实时监测
监测对象
机械臂、升降机、压机、滚床、水泵等。
应用方案
数据采集采用边缘采集部署方案，工况数据接入，本地私有云部署。
实现效果
提高设备工作效率，保证产线运行，降低成本等。
联系我们，昇阳科技将竭诚为您提供解决方案咨询服务。