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主要產(chǎn)品 >工業(yè)軟件及大數(shù)據(jù) >工業(yè)大數(shù)據(jù)分析

智能預(yù)測性維護系統(tǒng)

應(yīng)用場景：監(jiān)控機器人、AGV、AMHS、汽輪機、風(fēng)機、泵等動設(shè)備運行狀態(tài)，預(yù)測設(shè)備故障發(fā)生時間和位置，以降低維修成本、延長設(shè)備壽命、減少停機時間、提高產(chǎn)出、降低設(shè)備運行風(fēng)險、提升設(shè)備自動化和智能化水平

產(chǎn)品功能

– 設(shè)備歷史數(shù)據(jù)的收集、存儲、追溯、分析與展示

– 設(shè)備生產(chǎn)運行狀態(tài)的實時監(jiān)測與顯示

– 設(shè)備故障重要參數(shù)的識別與設(shè)備異常檢測

– 故障發(fā)生的位置、剩余壽命及最佳維修時間點的預(yù)測

– 設(shè)備維護多渠道（微信、郵件、消息）通知

產(chǎn)品特點

– 功能齊全且成熟的產(chǎn)品，大幅度縮短落地周期

– 端到端的完整的軟硬件方案并融合工業(yè)Know-How

– 高預(yù)測準(zhǔn)確度

– 豐富的落地經(jīng)驗，多場景落地經(jīng)驗（機器人、風(fēng)機、泵、其他動設(shè)備）

案例介紹

※ 客戶為國際泛半導(dǎo)體的龍頭企業(yè)

? 客戶商業(yè)挑戰(zhàn)

機器人數(shù)量多（400臺+）、故障頻發(fā)，常造成產(chǎn)線停機

數(shù)據(jù)采集頻率高（2000HZ）、數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)處理延時長

故障特征難以識別

以往模型預(yù)測準(zhǔn)確度低，漏報誤報頻繁

缺乏懂設(shè)備會AI的復(fù)合人才

? 方案

? 方案落地效果

采集并存儲了設(shè)備數(shù)據(jù)

對Robot運行狀態(tài)進行監(jiān)控，并標(biāo)出正常、疑似、報警

識別出了影響設(shè)備故障的主要參數(shù)

利用識別的多參數(shù)數(shù)據(jù)建立了20+機器學(xué)習(xí)和模型

模型預(yù)測設(shè)備故障的準(zhǔn)確度為99.93%+

預(yù)測了設(shè)備剩余壽命和故障位置，提示最佳維修時間點

準(zhǔn)確預(yù)測出設(shè)備運行的三種工況：故障且需緊急維修、故障無需緊急維修、無故障

降低漏報率和誤報誤報率80%以上

收集并記錄了故障原因及維修方案，可對設(shè)備維修提出建議