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IoT化工厂预测性维护



一、化工行业

化工业是世界上最为重要的行业之一,每年创造的价值超过3.6万亿美元。多项改善生活的创新背后都有化学的影子。而化工厂的安全正常运营才是保证化工业持续不断为社会创收,而随着化工生产的发展,现在的设备正在逐渐的向着高速化、自动化的方向发展,设备也逐渐变得更加复杂和大型。这样的条件下,设备的维护也变得复杂,也更需要更科学高效的运作与维护。


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二、化工厂维护现状

化工厂的设施一般是设备连接设施,化工生产是连续性的作业,一个工作人员需要集中管理几十台设备,除了开停时工作人员必须在设备现场进行操作,本身这就是一项复杂的工作,而一般的生产工作中,工作人员通常是通过值班室的内部控制系统来调节、监控装置的运行情况的,但是控制系统内的监控数据并不会将设备的具体情况完全反映出来。

比如泄漏,温度反常升高,局部振动和异响等情况,针对这类情况需要运用移动检测设备的故障,并且做到及时的修复,随时排除事故的隐患问题,避免问题的发生。一旦设备出现突然故障问题,经济损失,人员安全问题,以及对于环境的污染问题都需要引起严重注意。而点检维护工作人员的工作量较大,并且工作需要人员工作细致负责,而化工工作环境恶劣,对于点检工作人员的长期工作有相当大的健康危害。


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三、化工厂预测性维护

所以工厂缺乏的是针对设备运行状态的实时监测反馈,也正是自工业4.0提出之后,行业的新趋势。安尔法根据行业经验,及强大的技术开发能力,提供更为前沿科学的物联网解决方案来运维工厂设备,预测性维护系统做为工业运维的科学解决方案,在化工厂的应用是一种绝佳的是安全高效的方式。

安尔法所提供的解决方案便是通过自行研发的智能监测传感器来帮助维护人员,甚至替代人员来完成对于设备状态的监测,并且可以是实时且持续的。相较于人工监测来说,更为安全可靠。人员对于数据的判断,机器状态的故障诊断得益于长期的经验积累,也趋近准确且考虑全面。然后,如今的人工智能AI即是可在应用场景下自学习经验,通过大数据的不断积累,可最终帮助人员极为准确地做出判断。

化工厂设备众多,如反应设备、传热设备、传质设备、混合设备、分离设备、干燥设备、制冷设备、储运输送设备、压力容器、仪器仪表、包装结晶粉碎设备、橡胶和塑料生产的专用设备以及其他一些辅助设备等,如反应釜、换热器、吸收塔、精馏塔、干燥机、冷却塔、储罐、锅炉、分析仪器、结晶釜和粉碎机等。针对这些设备,以及所带有的电机等辅助设备运行数据庞大,人工是无法储存管理的。而通过安尔法的物联网传感器,振动无线监测,红外线测温远程监测,电流,压力监测等,将这些数据储存本地,然后上传云端。无论设备的历史数据,实时数据,生命周期,各种维修记录等等便成了辅助AI智能系统进行故障预判,达成预测性维护的强大“证据”。


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通过安尔法云平台的精细化管理,将各类数据信息化管理,使得运维过程标准化、流程化,提高效率。有效地减少甚至消除突然故障,也将运维成本大大降低,经过数据核算至少提供生产效率7%,并且随着系统运行使用时间提高。为化工厂带来更高的安全性,以及巨大的收益。并且人员的健康问题将极大地得到解决,工厂运行期间现场的巡检人员大大减少,全部通过远程的监测完成。

化工业迅速发展,更安全更高效始终是每个化工厂的目标。安尔法正在用科技的方式来帮助化工厂提高人员的健康及安全,提高运维效率,带来收益。

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