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

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

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。