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预测性维护系统

基于物联网传感器和大数据,对设备的故障进行预测性维护管理,减少因意外故障导致的非计划停机事件,优化设备的利用率。


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


Alpha预测性维护

安尔法工业智能,Alpha预测性系统-工业设备智能化运维

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。


系统优势

选煤厂智能化,选煤厂预测性维护-预测性维护优势

预测性维护解决方案基于安尔法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。

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