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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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