預(yù)測性維護系統(tǒng)

基于物聯(lián)網(wǎng)傳感器和大數(shù)據(jù)，對設(shè)備的故障進行預(yù)測性維護管理，減少因意外故障導(dǎo)致的非計劃停機事件，優(yōu)化設(shè)備的利用率。

工業(yè)維護的三個階段對比

1.修復(fù)性維護：機械故障發(fā)生后，維護人員前往現(xiàn)場檢修維護

* 計劃外停機，造成經(jīng)濟損失

* 高額緊急維護成本

2.預(yù)防性維護：周期性安排人員保養(yǎng)維護

* 突發(fā)性故障風(fēng)險仍然無法完全杜絕

* 維護周期難以把控，零備件資源使用不合理

3.預(yù)測性維護：傳感器獲取設(shè)備信息，設(shè)備狀態(tài)實時監(jiān)控，大數(shù)據(jù)分析給出維護建議，故障發(fā)生前預(yù)警而完成維護

* 大幅度降低維護成本及故障率，優(yōu)化生產(chǎn)

* 提高設(shè)備運行生命周期

Alpha預(yù)測性維護

1.設(shè)備感知層

各類穩(wěn)定實時采集數(shù)據(jù)的傳感器，振動，溫度，壓力，電流，電壓等構(gòu)成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源。

2.數(shù)據(jù)傳輸

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)通過無線中繼器，穩(wěn)定傳輸?shù)奖镜胤?wù)器。

3.本地儲存

數(shù)據(jù)儲存到本地服務(wù)器，處理，儲存，顯示。

4.云端計算

本地數(shù)據(jù)上傳ALPHA Cloud，云端AI處理分析，將各類數(shù)據(jù)綜合判斷，進行健康度分析，故障分析。

5.遠程運維

通過數(shù)據(jù)分析，提前預(yù)警，指導(dǎo)運維。

系統(tǒng)優(yōu)勢

預(yù)測性維護解決方案基于安爾法IoT平臺，在安爾法私有云ALPHA Cloud部署，適用于任何工業(yè)場地設(shè)備智能運維。