场景解决方案

生产过程优化、运营管理决策优化、生产资源优化配置协同、产品全生命周期管理等

产品全⽣命周期管理预测性维护服务

在对生产设备/ 装备的维护中,传统的故障性维护是等故障发生时再维修,会停产并导致较大的经济损失。 而预防性维护采用定时定点的计划维修维护工作,维修成本高,停机停产时间更长。

方案简介

在对生产设备/ 装备的维护中,传统的故障性维护是等故障发生时再维修,会停产并导致较大的经济损失。而预防性维护采用定时定点的计划维修维护工作,维修成本高,停机停产时间更长。预测性维护则避免了上述两种维护方式的弊端,通过对设备状况实施周期性或持续监测来评估设备健康状况,以便预测下一次故障发生的时间以及应当进行维护的具体时间,进而提醒在故障发生前进行主动性的维修维护,减少停机停产时间,降低运营成本,提高生产效率。

特色

• 综合故障历史数据:充分学习和利用故障维修与保养的历史数据,训练生成故障模型,保证模型的准确性和可信度。

• 实时监测设备健康状态:实时采集设备运行工况数据,分析设备主要零部件的使用和磨损情况,评估设备的健康状态,并实现设备健康状态的可视化。

• 提前预警故障:通过设备的健康状态分析,结合实时工况数据,提前感知异常现象并判定是否可能发生故障,还有多长时间会发生故障,并通知工作人员提前进行备件和维护维修。

• 故障的智能诊断:对于探测到的设备异常现象,系统通过机器学习算法和故障知识图谱来分析和预测异常现象的可能原因,并推荐相应的诊断分析结果和应对措施。

价值

• 减少故障率:大部分故障可提前预警,设备故障率可以降低70%-75%。

• 降低维护成本:通过故障提前预警和远程指导排障,减少维护支出25%-30%。

• 减少设备停机时间:减少因故障和日常维护造成的设备停机时间35%-40%,进而由于停机时间减少,可以提高生产效率20%-25%。

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