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預測性維護系統

基于物聯網傳感器和大數據,對設備的故障進行預測性維護管理,減少因意外故障導致的非計劃停機事件,優化設備的利用率。


工業維護的三個階段對比

1.修復性維護:機械故障發生后,維護人員前往現場檢修維護

* 計劃外停機,造成經濟損失

* 高額緊急維護成本


2.預防性維護:周期性安排人員保養維護

* 突發性故障風險仍然無法完全杜絕

* 維護周期難以把控,零備件資源使用不合理


3.預測性維護:傳感器獲取設備信息,設備狀態實時監控,大數據分析給出維護建議,故障發生前預警而完成維護

* 大幅度降低維護成本及故障率,優化生產

* 提高設備運行生命周期


Alpha預測性維護

安爾法工業智能,Alpha預測性系統-工業設備智能化運維

1.設備感知層

各類穩定實時采集數據的傳感器,振動,溫度,壓力,電流,電壓等構成基礎數據來源。

2.數據傳輸

基礎數據通過無線中繼器,穩定傳輸到本地服務器。

3.本地儲存

數據儲存到本地服務器,處理,儲存,顯示。

4.云端計算

本地數據上傳ALPHA Cloud,云端AI處理分析,將各類數據綜合判斷,進行健康度分析,故障分析。

5.遠程運維

通過數據分析,提前預警,指導運維。


系統優勢

選煤廠智能化,選煤廠預測性維護-預測性維護優勢

預測性維護解決方案基于安爾法IoT平臺,在安爾法私有云ALPHA Cloud部署,適用于任何工業場地設備智能運維。

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