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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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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什么是预测性维护?
一般来说,工业设备的维护维修分为:事后维护、预防性维护以及预测性维护。从字面意思不难理解,事后维护就是设备出现故障后进行的修复性维护。预防性维护则是需要人工进行定期的巡检维护,其中就包括例行检查和定期更换零部件等。预测性维护可以具象的理解为是通过安装在工业设备上的传感器,实时监控设备的运行状态,预测故障可能发生的时间,如果存在故障隐患,将会自动触发报警或者维护命令。
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需求痛点
随着智能制造的推行,传统工业数字化转型已势不可挡,不少企业已逐步建立起了数字化运维平台,尽管提升了工厂运维数据的保存与管理,但如何精准有效地对设备进行维护,仍然面临很多问题和挑战。
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采集设备缺乏智能
数据采集设备缺乏智能处理单元,大量的数据无法有效的过滤、聚合。
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数据孤岛现象严重
数据孤岛现象严重,很多数据无法被使用,导致大量数据价值流失。
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故障诊断依赖经验
提供专家系统,精度不高的同时往往需要专业人员介入深入分析。
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常规巡检效率低
大量巡检工作依然需要依靠人工进行,效率低下且影响生产。
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监测系统搭建费用高
传统部署方案初装费用昂贵,投入回报周期长,耗时耗力。
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采集设备部署不灵活
需要铺设供电及通讯线缆,不具备根据实际需求灵活部署多种类传感器能力。
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故障模型沉淀周期长
正常的设备在服役过程中,出现故障的概率很低,故障模型的沉淀周期非常长。
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故障诊断精度低
人工优化阈值不准确,使用固定阈值,易出现故障不报或者误报情况。
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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。
落地行业
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