基于物聯(lián)網(wǎng)傳感器和大數(shù)據(jù),對設(shè)備的故障進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)管理,減少因意外故障導(dǎo)致的非計劃停機(jī)事件,優(yōu)化設(shè)備的利用率。
工業(yè)維護(hù)的三個階段對比
1.修復(fù)性維護(hù):機(jī)械故障發(fā)生后,維護(hù)人員前往現(xiàn)場檢修維護(hù)
* 計劃外停機(jī),造成經(jīng)濟(jì)損失
* 高額緊急維護(hù)成本
2.預(yù)防性維護(hù):周期性安排人員保養(yǎng)維護(hù)
* 突發(fā)性故障風(fēng)險仍然無法完全杜絕
* 維護(hù)周期難以把控,零備件資源使用不合理
3.預(yù)測性維護(hù):傳感器獲取設(shè)備信息,設(shè)備狀態(tài)實(shí)時監(jiān)控,大數(shù)據(jù)分析給出維護(hù)建議,故障發(fā)生前預(yù)警而完成維護(hù)
* 大幅度降低維護(hù)成本及故障率,優(yōu)化生產(chǎn)
* 提高設(shè)備運(yùn)行生命周期
Alpha預(yù)測性維護(hù)
1.設(shè)備感知層
各類穩(wěn)定實(shí)時采集數(shù)據(jù)的傳感器,振動,溫度,壓力,電流,電壓等構(gòu)成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源。
2.數(shù)據(jù)傳輸
基礎(chǔ)數(shù)據(jù)通過無線中繼器,穩(wěn)定傳輸?shù)奖镜胤?wù)器。
3.本地儲存
數(shù)據(jù)儲存到本地服務(wù)器,處理,儲存,顯示。
4.云端計算
本地數(shù)據(jù)上傳ALPHA Cloud,云端AI處理分析,將各類數(shù)據(jù)綜合判斷,進(jìn)行健康度分析,故障分析。
5.遠(yuǎn)程運(yùn)維
通過數(shù)據(jù)分析,提前預(yù)警,指導(dǎo)運(yùn)維。
系統(tǒng)優(yōu)勢
預(yù)測性維護(hù)解決方案基于安爾法IoT平臺,在安爾法私有云ALPHA Cloud部署,適用于任何工業(yè)場地設(shè)備智能運(yùn)維。
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