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選廠IoT智能預測性維護



一、系統簡介

安爾法在礦業領域專注多年,通過多年的團隊開發,將先進的物聯網智能技術應用于選煤選礦。選廠設備,流程性井然有序,相互關聯,牽一發而動全廠。為保證設備的穩定運行,安爾法通過物聯網傳感技術,為選煤廠,選礦廠的設備提供實時在線的狀態監測,結合AI大數據分析,智能運維設備,做到預測性維護,從而提高選廠的智能化管理,及效益提升。在該系統中,前端物聯網傳感器深入工廠內部,與機械進行密語溝通,同時儲存和上傳這些關鍵數據,匯聚到安爾法的云計算中心,輔助機器學習和行業經驗,形成一個循環不斷深入的預測性維護系統。系統的主要目標是對設備進行生命周期健康管理,使設備始終在優良的狀態下運行,消除疲勞運轉下帶來的高磨損,同時降低直至消除因設備故障引發的意外停機事件,從而提升工廠的生產效率和產能回報。


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二、IoT選廠預測性維護實現


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1.數據采集

安爾法IoT預測性維護系統的第一層級,數據采集。通過安爾法自主開發的AD001三軸振動及溫度與一體的傳感器(無線),安裝于機械旋轉設備之上,實時地對設備的運行狀態進行測量,顯示兩個方向振動的加速度單峰值、峭度、速度有效值(烈度)、溫度、電池電量等。數據收集處理,穩定實時地發送到下層級,中繼器。


2.數據傳輸

安爾法IoT預測性維護系統的第二層級,數據傳輸。傳感器所接收到的信號,通過無線方式傳輸到同樣為安爾法自主開發配套的AJ001中繼器,中繼器通過電纜及光纖的連接,將加載有測量數據的光信號數據通過光電轉換穩定傳輸到本地數據儲存。


3.數據上云

本地數據通過網絡上傳到安爾法云Alpha Cloud,每臺傳感器所接收的數據實時展示,在線觀看各個設備的運轉數據。并且同樣儲存與云端,歷史數據可隨時查看。


4.數據分析與預警

安爾法云Alpha Cloud所嵌入的AI智能算法,隨時隨刻學習每臺設備的運行,AI機器學習算法和模型來分析評估監測設備的健康狀況。通過AI機器學習,自動為每臺設備設置預警報警閥值,通過持續地感知設備細微的異常變化,智能給出預測故障時間以及維護建議。通過大數據的增加,越來越精準的預測設備的故障問題,以做到更智能的運維。


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5.人機交互

考慮到用戶體驗,安爾法將各個設備的預警信息處理,通過綁定相關人員的微信,手機。根據不同職位級別來推送預警信息及預測性維護建議。不用實時觀察電腦,不會遺漏任何信息。通過層級管理,手機確認預警信息,誤報或批準維護計劃,方便快捷。


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三、遠程支持

不只是智能系統自動對于設備運行變化的學習,大數據的積累重要。但是行業專家的運維意見才是一筆不可多得的財富。安爾法擁有超過30年現場經驗的專家團隊,同樣通過安爾法云端系統,遠程監視選廠設備的運行,根據設備的數據信息的反饋,結合多年現場意見,審批并給出運維意見。并且通過與現場相關技術人員長時間的溝通,運維意見將越來越與現場經驗相結合,而AI機器通過長久學習專家經驗,智能解決方案愈加適合各個現場情況。系統中相當于嵌入兩大專家,一是AI數據智能專家,二是設備維護專家。


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四、預測性維護優勢

區別于原始的周期性預防性維護,預測性維護用更科學的方式來完成設備的智能運維。



選廠實現預測性維護后所帶給全廠的收益不僅僅是智能化的改造與運營,更多的是經濟效益:

1.解決設備故障損壞后檢修的停機時間,做到提前故障預警,顯著降低突發性生產事故

2.更為準確可靠的數據監測,提高設備連續運轉周期,有計劃的安排檢修,大幅降低維護成本

3. 無需人員到達現場,安全實時知道設備,運行狀態,降低點檢人員工作量,故障預警直接通知到微信和手機,實時有效。

4.減少非計劃停機時間,優化備件庫存,延長設備壽命,終端無線通訊,方便現場安裝實施,解決現場不宜布線的問題。


預測性維護行業數據

應用預測性維護技術的最大優點是總體成本的降低。美國聯邦能源管理計劃?(FEMP)?所進行的研究估計,一個正常發揮作用的預測性維護計劃可提供?30 %?的節約。據有關統計數據,平均來看,開展一項工業預測性維護計劃可帶來以下方面節約:

投資回報:10?倍

維護成本降低:25 %?至?30 %

突然故障消除:70 %?至?75 %

停產時間縮短:35 %?至?45 %

產量增加:20 %?至?25 %

設備預測性維護將會掀起新一輪的巨變,從修復性維護、預防性維護再到預測性維護已成為選廠管理的三部曲。從設備聯網、走出信息孤島開始,通過傳感器及軟件計算與IoT云平臺,實現彼此的有效連接,從而讓工廠中的所有核心設備都可以被監測、被管理、更有效的被使用,未來智慧工廠的雛形就此起步。安爾法致力于用技術創造未來。

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