隨著(zhu)社(she)會的(de)(de)(de)(de)發(fa)展(zhan),大(da)量(liang)(liang)工業(ye)(ye)設(she)(she)備(bei)應用(yong)到(dao)生(sheng)產生(sheng)活過(guo)程(cheng)(cheng)當(dang)中,大(da)量(liang)(liang)設(she)(she)備(bei)的(de)(de)(de)(de)使用(yong)在為相關企業(ye)(ye)帶來便捷(jie)和價值(zhi)的(de)(de)(de)(de)同時(shi),也在困擾著(zhu)企業(ye)(ye)的(de)(de)(de)(de)發(fa)展(zhan)。由(you)于使用(yong)者不(bu)(bu)能(neng)監測到(dao)設(she)(she)備(bei)的(de)(de)(de)(de)運(yun)行(xing)(xing)參數,無(wu)法(fa)了(le)解設(she)(she)備(bei)各個部件的(de)(de)(de)(de)運(yun)行(xing)(xing)狀(zhuang)(zhuang)態,從(cong)而(er)不(bu)(bu)能(neng)預(yu)測設(she)(she)備(bei)故(gu)障發(fa)生(sheng)時(shi)間,每當(dang)設(she)(she)備(bei)故(gu)障發(fa)生(sheng)時(shi),無(wu)法(fa)判斷故(gu)障原因(yin),服(fu)務工程(cheng)(cheng)師更不(bu)(bu)能(neng)第一時(shi)間得到(dao)故(gu)障信息(xi)、不(bu)(bu)能(neng)看到(dao)設(she)(she)備(bei)狀(zhuang)(zhuang)態、不(bu)(bu)清楚設(she)(she)備(bei)的(de)(de)(de)(de)歷(li)史動(dong)作,因(yin)而(er)無(wu)法(fa)做(zuo)出正(zheng)確的(de)(de)(de)(de)維保方案,只能(neng)等(deng)到(dao)現場后才能(neng)診(zhen)斷。在這樣的(de)(de)(de)(de)維保過(guo)程(cheng)(cheng)中,故(gu)障的(de)(de)(de)(de)修復時(shi)間長、售后效率低等(deng)等(deng)的(de)(de)(de)(de)管理問題就無(wu)法(fa)避免,這樣給企業(ye)(ye)造成的(de)(de)(de)(de)損失將是無(wu)法(fa)估(gu)量(liang)(liang)的(de)(de)(de)(de)。
故障問題發現不及時
故障(zhang)頻發影響正常(chang)生產
非正常停機(ji)帶來(lai)訂單延誤(wu)
維修(xiu)耗(hao)時(shi)耗(hao)力(li)卻效果不好
設備故障描述不清楚
故障原因分析不到位
備品備件庫存不充足
簡單問題耗費大量時(shi)間
維修服務壓力過大
流程繁雜低效
現場服務成本過高
客戶滿意度低
通過物聯網技術(shu)將(jiang)設(she)(she)(she)備(bei)(bei)連接,利用傳(chuan)感器對(dui)(dui)設(she)(she)(she)備(bei)(bei)的(de)(de)各(ge)種(zhong)運行狀態進行實時監(jian)測(ce),通過軟件(jian)數據分析(xi)的(de)(de)手段對(dui)(dui)設(she)(she)(she)備(bei)(bei)的(de)(de)運行狀態以及健康狀態進行分析(xi),滿足(zu)企業管(guan)理者對(dui)(dui)設(she)(she)(she)備(bei)(bei)直觀即時的(de)(de)監(jian)控,緊盯關鍵環節(jie),提(ti)早發現(xian)潛在問題,預先找到改良方法,杜絕(jue)無(wu)謂浪費和(he)(he)設(she)(she)(she)備(bei)(bei)宕機。除了(le)設(she)(she)(she)備(bei)(bei)的(de)(de)可(ke)視(shi)化在線監(jian)控之(zhi)外,通過智(zhi)能(neng)分析(xi)設(she)(she)(she)備(bei)(bei),數據異常報警,生(sheng)成維(wei)修計劃,形成維(wei)修記錄。日常的(de)(de)設(she)(she)(she)備(bei)(bei)幢測(ce),保(bao)養,巡(xun)檢,都可(ke)以實現(xian)人工巡(xun)檢和(he)(he)設(she)(she)(she)備(bei)(bei)在線監(jian)測(ce)來(lai)一起完(wan)成。另外通過對(dui)(dui)設(she)(she)(she)備(bei)(bei)的(de)(de)全生(sheng)命周期監(jian)控,可(ke)以對(dui)(dui)設(she)(she)(she)備(bei)(bei)的(de)(de)壽命進行分析(xi)和(he)(he)研判,可(ke)以對(dui)(dui)生(sheng)產廠家(jia)的(de)(de)銷(xiao)售計劃提(ti)供決(jue)策。
實現(xian)多專業(ye)(ye)檢測(ce)診斷(duan)數(shu)據的(de)匯聚(ju),為重(zhong)點設(she)備類(lei)別的(de)狀(zhuang)態(tai)綜合(he)診斷(duan)創造條(tiao)件,打通現(xian)場控制系統(tong)、檢測(ce)診斷(duan)系統(tong)與設(she)備管(guan)理業(ye)(ye)務系統(tong)之間的(de)數(shu)據獲(huo)取(qu)通道(dao),實現(xian)設(she)備狀(zhuang)態(tai)信息(xi)、工藝過程(cheng)信息(xi)和業(ye)(ye)務管(guan)理信息(xi)的(de)匹配,提高狀(zhuang)態(tai)預警的(de)準(zhun)確(que)性和狀(zhuang)態(tai)判斷(duan)的(de)響應速度。
建成設備狀態(tai)大數據中心的(de)軟硬件設施,開發一批面向典型設備(部件)類別的(de)狀態(tai)預警、故障診斷模(mo)型,形(xing)成基于遠程監(jian)控平臺的(de)設備狀態(tai)智能管控模(mo)式。
融(rong)合(he)多(duo)設(she)(she)備、多(duo)狀態、多(duo)專業(ye)、多(duo)領(ling)域(yu)的數據,形(xing)成(cheng)長產業(ye)服務鏈。構建(jian)以(yi)大數據平臺為載(zai)體,形(xing)成(cheng)基于性能衰退分析的設(she)(she)備壽(shou)命預測技(ji)術和全生命周期服務能力。