工业运维及安全SAAS服务

工业维护的三个阶段对比：

1.修复性维护：机械故障发生后，维护人员前往现场检修维护

计划外停机，造成经济损失

高额紧急维护成本

2.预防性维护：周期性安排人员保养维护

突发性故障风险仍然无法完全杜绝

维护周期难以把控，零备件资源使用不合理

3.预测性维护：传感器获取设备信息，设备状态实时监控，大数据分析给出维护建议，故障发生前预警而完成维护

大幅度降低维护成本及故障率，优化生产

提高设备运行生命周期

因此，我们借助于信息技术、人工智能推理算法研发出一套智能工业运维系统。该系统可监控、管理与评估系统自身的健康状态，在设备发生故障之前对其进行预测，并结合现有的资源提供一系列的维护建议，是一种集故障检测、隔离、健康预测与评估及维护于一身的综合技术。

该系统主要包含以下几个部分：

1.设备感知层

各类稳定实时采集数据的传感器，振动，温度，压力，电流，电压等构成基础数据来源。

2.数据传输

基础数据通过无线中继器，稳定传输到本地服务器。

3.本地储存

数据储存到本地服务器，处理，储存，显示。

4.云端计算

本地数据上传ALPHA Cloud，云端AI处理分析，将各类数据综合判断，进行健康度分析，故障分析。

5.远程运维

通过数据分析，提前预警，指导运维。

智能工业运维系统基于安尔法IoT平台，在安尔法私有云ALPHA Cloud部署，适用于任何工业场地设备智能运维。

此外，该系统不仅限于接入现有传感器产品，它还可支持多元参数数据接入，可以制定不同的监测场景。并为用户提供基于互联网的SAAS（Software as a Service）服务，帮助企业实现工业设备运维管理。

此外，该系统不仅限于接入现有传感器产品，它还可支持多元参数数据接入，可以制定不同的监测场景。并为用户提供基于互联网的SAAS（Software as a Service）服务，帮助企业实现工业设备运维管理。