设备预测性维护，为企业生产保驾护航！

预测性维护作为制造企业开展设备管理的重要领域&＃xff0c;不仅影响企业的生产经营&＃xff0c;而且还关乎企业长远的发展状况。随着现代企业生产过程的自动化程度越来越高&＃xff0c;制造任务基本由智能设备完成&＃xff0c;而只有极少数的工序和流程需要人工操作。而且&＃xff0c;绝大多数的企业都对生产设备具有很强的依赖性&＃xff0c;设备的可靠性、稳定性和精度直接影响企业的产品质量。智能设备已成为制造业的生存之本&＃xff0c;企业在产品生产、加工、装配环节都离不开智能设备的支持。

TPM&＃xff08;全员生产维护&＃xff09;&＃43;精益六西格玛是目前制造企业对设备做精益改善最主流的方式&＃xff0c;对提升设备综合利用率OEE有显著的效果。然而&＃xff0c;大多数制造企业经过多年的精益改善活动&＃xff0c;OEE提升已经达到了瓶颈&＃xff0c;依然可以看到设备工程师每天忙碌于故障维修现场的身影。

常见的问题根源在于&＃xff1a;

l故障定位难&＃xff1a;当设备发生故障时&＃xff0c;工程师难以快速判定问题所在&＃xff0c;设备维修处理时间较长&＃xff1b;

l故障感知慢&＃xff1a;无法识别设备亚健康状态&＃xff0c;设备亚健康状态运行导致能耗增加、产品不良品率上升&＃xff1b;

l维修成本高&＃xff1a;事后维护方式隐患大&＃xff0c;设备故障发生后才进行维修&＃xff0c;成本高&＃xff0c;并且存在安全隐患&＃xff1b;

面对复杂多变的车间生产环境&＃xff0c;仅仅依靠传统手段已无法有效解决问题&＃xff0c;因此&＃xff0c;设备预测性维护&＃xff08;以下简称“PHM”&＃xff09;应运而生。PHM在发达国家已经广泛应用&＃xff0c;但中国作为制造大国&＃xff0c;才刚刚起步&＃xff0c;目前我国PHM主要应用于风电、钢铁、化工、水泥、资源等自动化程度高、设备长时间高负荷运转的行业&＃xff0c;已经取得了显著的经济效益改善成果。

与传统制造业相比&＃xff0c;智能制造更加突出设备的智能性、综合性、灵敏性与交互性的特点&＃xff0c;这对设备的工作连续性要求越来越高&＃xff0c;突发的故障停机会影响生产连续性&＃xff0c;降低生产效率。作为提高设备使用阶段可靠性的重要手段&＃xff0c;智能制造对设备的维护提出了较高的要求&＃xff0c;先进的制造和先进的维护是智能制造的两条腿&＃xff0c;缺一不可&＃xff0c;而且要一同迈进。

忽米打造的占星者H-S01预测性维护系统&＃xff0c;主要解决人工无法准确辨别设备健康状态和故障隐患的难题&＃xff0c;让精益六西格玛实时在线&＃xff0c;最大程度保障设备运行在最佳状态。

忽米PHM系统功能的“三步曲”

第一步&＃xff1a;数据采集与处理

占星者H-S01是集振动、噪声和温度三种传感器为一体的边缘智能硬件&＃xff0c;赋予传统工业旋转设备无线连接&＃xff0c;支持5G、wifi、蓝牙等多网络通信&＃xff1b;非侵入式安装&＃xff0c;直接从设备表面提取特征数据&＃xff1b;支持边缘计算能力&＃xff0c;对数据分类、清洗等预处理&＃xff0c;大幅减轻数据上传压力。

第二步&＃xff1a;设备健康度预测

忽米紫微H-IOT物联感知平台在接收到占星者H-S01上传的信息后&＃xff0c;将设备特征数据输入到设备预测模型中&＃xff0c;通过AI智能算法&＃xff0c;推演出设备健康状态和未来变化趋势&＃xff1b;在设备即将发生故障时&＃xff0c;向应用端发出故障预警&＃xff0c;并精准定位故障位置。

第三步&＃xff1a;维保计划与执行

忽米预测性维护系统将云端远程分析结果实时同步到本地应用系统中&＃xff0c;辅助设备管理者制定维保策略&＃xff1b;依托故障诊断知识图谱&＃xff0c;帮助设备工程师处理设备异常问题&＃xff0c;并在系统中记录维保实施全过程&＃xff0c;实现历史故障数据追溯及可视化。

忽米为给用户企业带来良好的产品使用体验&＃xff0c;与高校、科研机构深度合作&＃xff0c;实现校企强强联合。高校和科研机构掌握着最前沿的算法与技术&＃xff0c;而忽米的优势在于将这些算法与技术在智慧工厂中进行实验与验证。

占星者H-S01设备预测性维护V2.0已正式上线&＃xff0c;同时得到了客户的高度认可&＃xff0c;如&＃xff1a;宁夏某污水处理厂&＃xff0c;在系统上线后故障报警准确率达90%以上&＃xff0c;设备综合利用率OEE提升35%。真正实现为企业高效、智能、安全生产保驾护航&＃xff01;