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根云-設(shè)備健康管理（PHM）

實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，設(shè)備健康更透明

釆用傳感器信息、專家知識(shí)及維修保障信息，借助各種智能算法與推理模型實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)、判別以及管理，實(shí)現(xiàn)低虛警率的故障檢測(cè)與隔離，并最終實(shí)現(xiàn)智能任務(wù)規(guī)劃及基于設(shè)備狀態(tài)（歷史、當(dāng)前及未來狀態(tài)）的智能維護(hù)

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企業(yè)痛點(diǎn)

設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)率低
設(shè)備維修成本高
維修知識(shí)積累欠缺

產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)

實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行全過程管理

廣泛的設(shè)備接入和數(shù)據(jù)采集;三維可視化;設(shè)備結(jié)構(gòu)模型;設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)
狀態(tài)識(shí)別

異常報(bào)警、報(bào)警處理、趨勢(shì)分析、報(bào)警設(shè)置
故障診斷

故障部位識(shí)別、故障等級(jí)、故障原因、故障處理
有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)理模型: 針對(duì)已具備專業(yè)知識(shí)的場(chǎng)景，將領(lǐng)域知識(shí)封裝為診斷算法模型，包括: 行標(biāo)、國標(biāo)、企標(biāo)，老師傅經(jīng)驗(yàn)等，其診斷準(zhǔn)確度取決于專業(yè)領(lǐng)域整體水平;機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型: 針對(duì)已有案例數(shù)據(jù)的場(chǎng)景，構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型，進(jìn)行有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)
設(shè)備剩余壽命預(yù)測(cè)

設(shè)備剩余壽命預(yù)測(cè)，預(yù)估未來出現(xiàn)故障時(shí)間;基于壽命預(yù)測(cè)的預(yù)防性維護(hù)
報(bào)告統(tǒng)計(jì)

設(shè)備健康報(bào)告;設(shè)備臺(tái)賬;歷史事件

客戶案例

某汽車制造工廠PHM項(xiàng)目

某汽車制造工廠PHM項(xiàng)目

通過對(duì)關(guān)鍵旋轉(zhuǎn)設(shè)備開展預(yù)測(cè)測(cè)性維護(hù)、機(jī)床刀具智能監(jiān)測(cè)、產(chǎn)線關(guān)鍵數(shù)據(jù)可視化等工作，提升設(shè)備維修效率10%，維修準(zhǔn)確率提高15%;同時(shí)設(shè)備故障率下降了20%

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常見問題

q與EAM系統(tǒng)在設(shè)備健康管理上的區(qū)別是什么？

a

PHM通過對(duì)旋轉(zhuǎn)類設(shè)備開展的振動(dòng)、溫度等多種模型的應(yīng)用，來預(yù)測(cè)設(shè)備的故障發(fā)生以及設(shè)備劣化趨勢(shì)和壽命；而EAM只是利用數(shù)學(xué)算法，基于歷史數(shù)據(jù)和設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，進(jìn)行健康評(píng)估分析和基礎(chǔ)故障發(fā)生的預(yù)測(cè)。
q主要針對(duì)哪些設(shè)備類型進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)？

a

主要是對(duì)設(shè)備旋轉(zhuǎn)部件進(jìn)行振動(dòng)、溫度數(shù)據(jù)采集，進(jìn)行模型分析。