行业介绍
行家设备云利用工业互联网、物联网、边缘计算、人工智能、大数据、云计算等先进技术,进行设备智能化健康管理
通过封装设备机理模型+算法模型,实现设备智能健康管理、设备故障预测及全生命周期的闭环管理
逐步将事后维修、过程维修提升至预测性维修,助推汽车制造企业实现降本增效。
当前汽车企业对产线上的一些关键设备,例如冲压机等,缺乏有效的故障监测手段,设备故障无法提前预警
出现故障时不能准确定位,从而导致维修时间过长、备件采购不及时等问题,给生产带来很大压力
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行业痛点
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方案价值
设备预测性维护
有效避免冲压机等大型汽车设备发生非计划停产,提前发现早期故障,保证连续生产
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提升设备维修效率
准确定位电机、飞轮轴承、冲压机械齿轮箱,轴承等部件的故障,避免过维修和欠维修,提升30%维修效率
降低巡检人力成本
使用该方案可有效解决人工巡检工作效率低、频次和时长不足等问题,降低巡检强度,为汽车企业减少50%以上的日常巡检维护时间
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合理配置零部件库存
通过该方案实现设备寿命预判,为汽车企业备品备件采购计划提供数据依据,延长备件更换周期,降低10%备品备件库存,减少备件资金投入
杜绝现场安全事故
通过将设备数据与行家设备云的预测模块和分析工具相结合,实现机组状态全方位预判,有效避免因恶劣工况及或设备故障造成的伤亡事故
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专家经验数字模型化
专家知识+机理模型,有利于将之前无法准确传承的设备运维知识和经验进行数字化,形成可复制、可封装的设备数字模型、故障特征案例模型
应用案例
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