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傳統(tǒng)設(shè)備管理一般以事后維修、周期性預防維修為主，可以在一定程度上滿足設(shè)備管理要求，同時也會出現(xiàn)員工疲于設(shè)備搶修、慣性維護等情況，在設(shè)備突發(fā)性故障判斷方面有明顯不足。

力控的設(shè)備診斷及預測性維修服務(wù)，通過單設(shè)備數(shù)據(jù)建模、分析和診斷，對設(shè)備歷史數(shù)據(jù)進行訓練和提取特征，以達到設(shè)備故障的精準預測。對各種異常狀態(tài)或故障狀態(tài)做出診斷，預防或消除故障，為設(shè)備運行提供必要的指導，提高設(shè)備運行的可靠性、安全性和有效性，將故障損失降低到最低水平。

應(yīng)用架構(gòu)與特點

力控設(shè)備診斷及預測性維修服務(wù)可接入各類工業(yè)設(shè)備、探測裝置、智能傳感器，采集設(shè)備溫度、振動、壓力和視頻圖像等相關(guān)數(shù)據(jù)，對不同狀態(tài)下的設(shè)備數(shù)據(jù)進行分類標記，通過業(yè)務(wù)編排整理訓練集，并入庫存儲。

訓練集按照單設(shè)備、同類設(shè)備兩個維度訓練形成健康診斷模型，基于設(shè)備實時數(shù)據(jù)采集和訓練模型進行故障預測，提前發(fā)現(xiàn)并提醒設(shè)備運轉(zhuǎn)過程異常，實現(xiàn)設(shè)備預防性維修，保障生產(chǎn)安全，避免因設(shè)備故障產(chǎn)生安全隱患。

基于機器學習算法和模型，分析評估設(shè)備健康狀況，實現(xiàn)預防性維護；

提供實時的設(shè)備健康狀態(tài)監(jiān)測，提前發(fā)現(xiàn)并解決潛在安全隱患，有效減少設(shè)備安全事故的發(fā)生；

避免或減少設(shè)備的連鎖損壞，延長設(shè)備使用壽命，減緩備件消耗；

當檢測到潛在問題或異常時，系統(tǒng)會通過短信、郵件、應(yīng)用程序等方式發(fā)送報警通知；

保障產(chǎn)品質(zhì)量，有效防止設(shè)備引發(fā)的質(zhì)量問題或批量報廢，避免生產(chǎn)過程中出現(xiàn)大規(guī)模次品或質(zhì)量下降；

根據(jù)預測模型，提前規(guī)劃維修時間和資源，最大限度減少設(shè)備停機時間，縮短維修時間、降低費用，可提前制定解體修理計劃。

應(yīng)用案例

某煤炭開采設(shè)備管理和健康診斷智能運維服務(wù)平臺

項目背景

某煤業(yè)股份有限公司經(jīng)營煤炭開采、洗選、加工生產(chǎn)業(yè)務(wù)，現(xiàn)場設(shè)備狀態(tài)關(guān)乎企業(yè)生產(chǎn)成本和效益，目前該集團設(shè)備管理以事后維修為主，缺少設(shè)備診斷，對生產(chǎn)中的核心、重點設(shè)備無法做到工況實時診斷、故障快速定位和及時預警預測。

解決方案

系統(tǒng)以力控FinforWorx一體化生產(chǎn)管控平臺為基礎(chǔ)，集成了設(shè)備管理、報警服務(wù)和設(shè)備診斷服務(wù)等力控工業(yè)APP，通過企業(yè)級實時歷史數(shù)據(jù)庫pSpace實現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)采集與存儲，依托于智能算法開展歷史數(shù)據(jù)標記、訓練，生成設(shè)備各工況訓練集。結(jié)合設(shè)備實時數(shù)據(jù)和訓練集，實現(xiàn)設(shè)備實時工況診斷、設(shè)備異常預警和故障快速定位等功能。

應(yīng)用價值

實時異常預警，減少現(xiàn)場設(shè)備故障率；

及時發(fā)現(xiàn)和處置設(shè)備異常，改善設(shè)備維保計劃；

推動設(shè)備運維業(yè)務(wù)從被動應(yīng)對轉(zhuǎn)向主動管理；

降低設(shè)備突發(fā)狀況引發(fā)的生產(chǎn)安全隱患；

客觀的設(shè)備效益評價，為設(shè)備、廠商更新、選型提供數(shù)據(jù)支撐；

全面提升企業(yè)運維的智能服務(wù)能力。