行業(yè)介紹

行家設備云利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算、人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等先進技術，進行設備智能化健康管理
通過封裝設備機理模型+算法模型，實現(xiàn)設備智能健康管理、設備故障預測及全生命周期的閉環(huán)管理
逐步將事后維修、過程維修提升至預測性維修，助推汽車制造企業(yè)實現(xiàn)降本增效。
當前汽車企業(yè)對產線上的一些關鍵設備，例如沖壓機等，缺乏有效的故障監(jiān)測手段，設備故障無法提前預警
出現(xiàn)故障時不能準確定位，從而導致維修時間過長、備件采購不及時等問題，給生產帶來很大壓力

行業(yè)痛點

方案價值

設備預測性維護

有效避免沖壓機等大型汽車設備發(fā)生非計劃停產，提前發(fā)現(xiàn)早期故障，保證連續(xù)生產

提升設備維修效率

準確定位電機、飛輪軸承、沖壓機械齒輪箱，軸承等部件的故障，避免過維修和欠維修，提升30%維修效率

降低巡檢人力成本

使用該方案可有效解決人工巡檢工作效率低、頻次和時長不足等問題，降低巡檢強度，為汽車企業(yè)減少50%以上的日常巡檢維護時間

合理配置零部件庫存

通過該方案實現(xiàn)設備壽命預判，為汽車企業(yè)備品備件采購計劃提供數(shù)據(jù)依據(jù)，延長備件更換周期，降低10%備品備件庫存，減少備件資金投入

杜絕現(xiàn)場安全事故

通過將設備數(shù)據(jù)與行家設備云的預測模塊和分析工具相結合，實現(xiàn)機組狀態(tài)全方位預判，有效避免因惡劣工況及或設備故障造成的傷亡事故

專家經驗數(shù)字模型化

專家知識+機理模型，有利于將之前無法準確傳承的設備運維知識和經驗進行數(shù)字化，形成可復制、可封裝的設備數(shù)字模型、故障特征案例模型

應用案例

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網(wǎng)址: 汽車制造行業(yè)設備預測性維護解決方案 http://m.u1s5d6.cn/newsview645995.html