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设备预测性维护系统

系统简介

化工、电力、制药等过程装置,对现场设备的可靠性要求越来越高,一般都要求设备能满足7/24的连续可靠工作,突发的故障停机会造成极大的损失,系统基于温度场、振动等列化的专业智能检测终端及MAS多智能体平台,通过边云AI协同,对设备寿命及故障隐患的进行精准预测,以最大程度的避免生产的损失和材料的浪费。

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系统特点

1、一键部署的认知检测智能终端,实现多维数据实时采集及边缘计算,包括振动位移、速度、加速度信号,温度信号、外接 PLC 输出电流、电压、转速等信号。

2、经过前端处理的有效数据上传云端AI处理分析,将各类数据综合判断,进行健康度分析,故障分析。

3、减少故障率,大部分故障可提前预警,设备故障率降低70%。

4、远程指导排障,故障维护可远程指导,维护支出减少40%。

5、缩短排障时间,故障发生率减少40%。

应用场景

1、 大化工装置、发电机组等过程设备

2、 舰船、轨道交通车辆

3、 智能制造

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