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工業APP-設備預測性維護

供稿:西門子(中國)有限公司 2019/12/12 9:36:45

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    關鍵字: 工業APP 設備預測性維護
    產品分類: 其它
    品牌:
    產品簡介:
    在過程工業中,關鍵設備的正常運行是保障工廠高效、可靠、安全生產的關鍵,如何針對設備可能發生的故障,建立起預警機制,有效地控制類似設備故障的重復發生,是生產企業面臨的重要課題。

    設備預測性維護.jpg


    產品介紹:


    1、設備運行狀態預警


    在過程工業中,關鍵設備的正常運行是保障工廠高效、可靠、安全生產的關鍵,如何針對設備可能發生的故障,建立起預警機制,有效地控制類似設備故障的重復發生,是生產企業面臨的重要課題。


    目前,大多數企業針對設備預測性維修存在以下不足:


    1. 狀態監測相關數據沒有實現集成,特別是與設備緊密相關的設備機械監測數據與相關工藝數據未能實現綜合分析,實際應用中難以實現高效地綜合分析,對潛在風險的及時預判能力受限。


    2.工廠相關狀態監測、控制系統中產生了海量數據,目前數據應用限于描述性統計分析,綜合風險分析應用不足,數據挖掘缺乏深度,并缺乏及時性。


    3.故障風險趨勢判斷仍然高度依賴于專家經驗,而成熟的專家資源受限,專家知識不易于共享。


    因此,需要能結合現場工藝與設備監測數據進行分析,監視設備運行狀態,及時發現異常苗頭并預警。這將有利于現場相關管理操作人員提前采取相應措施,維持生產平穩運行。


    2、設備智能排查診斷


    當設備存在風險或發生故障時,如何有效處理應對則是保障工廠高效、可靠、安全生產的另一個關鍵抓手。當前各企業基于不同管理要求或數字化工程,建立起了不少報告記錄制度或系統,盡管提升了數據的保存與管理,但仍然存在以下主要不足:


    1. 大多數企業仍局限于基于該類歷史故障分析記錄的統計KPI 分析,缺乏對數據背后價值的挖掘與應用。


    2.在應用這些歷史故障分析數據揭示、分享設備失效規律、查找共性問題和典型問題,指導設備維修維護策略優化改進方面缺乏有效平臺和工具,導致應用深度不夠,難以發揮作用。


    3.對設備故障或風險的排查、診斷和應對仍然高度依賴于專家經驗,而成熟的專家資源受限,專家知識不易于共享。


    因此,希望構建設備故障分析知識庫工具,并基于該知識庫支持用戶結合實際設備狀態和現象,實現更高效、智能化的線上“故障診斷應對方案”的匹配推薦。同時,將相關處理信息生成新的報告反饋到知識庫中,實現企業相關行業經驗的固化,全面提升企業競爭力。


    推薦理由:以歷史故障記錄的大數據分析為基礎,相應的自然語言處理算法為工具,建立起一個診斷系統,將所有工廠的故障記錄數據充分利用起來,對相應的故障進行快速的診斷,修復和維護,將可以極大地提高故障處理的效率,為各個工廠降低運行成本,提高生產效率作出貢獻。



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