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設備狀態監測
根云-設備健康管理（PHM）
實時監控設備運行狀態，設備健康更透明
釆用傳感器信息、專家知識及維修保障信息，借助各種智能算法與推理模型實現設備運行狀態的監測、預測、判別以及管理，實現低虛警率的故障檢測與隔離，并最終實現智能任務規劃及基于設備狀態（歷史、當前及未來狀態）的智能維護
企業痛點
  • 設備狀態監測
    設備運轉率低
  • 設備狀態監測
    設備維修成本高
  • 設備狀態檢測
    維修知識積累欠缺
產品優勢
  • 實現設備運行全過程管理
    廣泛的設備接入和數據采集;三維可視化;設備結構模型;設備狀態監測
  • 狀態識別
    異常報警、報警處理、趨勢分析、報警設置
  • 故障診斷
    故障部位識別、故障等級、故障原因、故障處理
  • 有監督的機器學習
    機理模型: 針對已具備專業知識的場景，將領域知識封裝為診斷算法模型，包括: 行標、國標、企標，老師傅經驗等，其診斷準確度取決于專業領域整體水平;機器學習算法模型: 針對已有案例數據的場景，構建機器學習算法模型，進行有監督機器學習
  • 設備剩余壽命預測
    設備剩余壽命預測，預估未來出現故障時間;基于壽命預測的預防性維護
  • 報告統計
    設備健康報告;設備臺賬;歷史事件
客戶案例
某汽車制造工廠PHM項目
某汽車制造工廠PHM項目
通過對關鍵旋轉設備開展預測測性維護、機床刀具智能監測、產線關鍵數據可視化等工作，提升設備維修效率10%，維修準確率提高15%;同時設備故障率下降了20%
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常見問題
  • q與EAM系統在設備健康管理上的區別是什么？
    a
    PHM通過對旋轉類設備開展的振動、溫度等多種模型的應用，來預測設備的故障發生以及設備劣化趨勢和壽命；而EAM只是利用數學算法，基于歷史數據和設備運行狀態數據，進行健康評估分析和基礎故障發生的預測。
  • q主要針對哪些設備類型進行預測性維護？
    a
    主要是對設備旋轉部件進行振動、溫度數據采集，進行模型分析。
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