概述

设备监控及预测性运维是对设备运行状态监测、故障诊断、状态预测和运维决策融合为一体的解决方案,我们将人工智能算法应用于工业领域,对设备异常状态进行预测,结合智慧运维提前将设备故障隐患排查,避免因设备故障造成的停机或设备损失,降低运维成本提高设备可利用率。

方案优势

数据采集

采集包括设备运行状态数据、工况数据、声音及视频数据。

故障预测

基于机理知识+AI算法模型综合分析对设备潜在隐患进行预测,合理优化定检、定修次数。

设备全生命周期档案

对设备从投运直到报废的全生命周期。精确的管理设备Bom和设备经历的各种维修、备件更换的事件。

智慧运维

根据设备的故障预测信息,有针对性的推荐设备维护窗口期、故障树和工作包等运维清单,降低运维难度提高工作效率。

知识图谱

构建行业知识图谱形成图谱化的知识网络体系,并应用于模型训练与优化。

移动端

可在手机、平板上随时监控生产和设备运行状况,对问题进行远程处理。

业务价值

生产流程实时监控-数据自动采集减少人为数据失误,提高生产决策效率。
设备预测性运维-对潜在隐患进行预测,合理规划定检、定修次数。
产品质量管理-生产过程全流程监测,质量追溯。
能耗管理-对现场能耗进行合理规划,提高能源能耗比。
移动办公-随时随地掌握生产动态,为决策提供数据支撑。

应用场景

无人值守设备

无人值守或少人值守的风电、油田等相关设备。

提高运维效率

根据故障树和分析算法推荐最佳运维策略。

降低运维成本

改变被动运维的模式,大幅降低定检、定修频率及运维费用。

降低运维频次

对设备全生命周期进行管理,并对设备健康度进行管理,使运维周期更加合理、准确。

减少停机时间

对设备故障进行预测,及时排查可能引起设备停机的故障,减少非故障停机时间。

提升可利用率

对设备健康度进行管理,结合生产订单等数据优化生产计划,提高可利用率。

应用案例

某风电发电企业-智慧风电场
提前2-4天预测到故障的发生;
帮助运维人员有针对性的进行检查和备件的提前准备;
减小相关故障带来的停机,减小相关故障频次;
支持客户主控程序的改进,提高发电收益。
某大型油田企业-智慧油田生产管控平台
对设备传感器数据进行采集分析,对故障进行预警有效降低人员高危作业,提升设备可利用率;
满足国家政策法规要求;
设备全生命周期档案管理、保证设备的安全性、可靠性和稳定性;
根据行业积累的知识图谱对故障进行运维策略推荐,降低运维难度,提高运维效率。
某著名日化企业-智慧工厂
设备故障提前预警,故障提前排除,保障生产稳定。停机时长平均降低2.5小时/周;
平均订单交付承诺提升了2%,成本浪费降低0.5%/班;
生产过程的良品率监控实现了订单全覆盖,并降低了因为生产线亚健康索产生的良品率18%。
某大型钢铁企业-智慧工厂
提高设备管理水平、降低设备维护成本;
以优化企业维修资源为核心,通过信息化手段,及时掌握器件的更换情况,合理安排维修计划及相关资源与活动。