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        隨著智能制造的推行,傳統工業數字化轉型已勢不可擋,不少企業已逐步建立起了數字化運維平臺,盡管提升了工廠運維數據的保存與管理,但如何精準有效地對設備進行維護,仍然面臨很多問題和挑戰。
        預測性維護系統原理及優勢
        2024-03-08

        預測性維護系統原理及優勢

        隨著智能制造的推行,傳統工業數字化轉型已勢不可擋,不少企業已逐步建立起了數字化運維平臺,盡管提升了工廠運維數據的保存與管理,但如何精準有效地對設備進行維護,仍然面臨很多問題和挑戰。包括:①采集設備缺乏智能;②數據孤島現象嚴重;③故障診斷依賴經驗;④常規巡檢效率低;⑤監測系統搭建費用高;⑥采集設備部署不靈活;⑦故障模型沉淀周期長;⑧故障診斷精度低等。

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中度可信度描述已自動生成

        預測性維護架構和工業物聯網網絡分為四個基本階段:

                1)利用預測性維護技術(比如,熱成像或振動分析)感知并采集數據。

                2)將整個網絡中的數據實時傳輸到中央業務系統。

                3)利用人工智能和機器學習分析等智能技術處理數據,提供有用的相關洞察。

                4)基于由數據驅動的洞察,快速采取行動,制定所需的維護和應對方案(包括手動和自動維護措施)。

        德勤公司2022年發布的一份報告列舉了許多可量化的改進收益,包括將停機時間減少15%,工作效率提高20%,以及由于無需預先儲備較多維護資產和零部件而將庫存水平降低30%。數據表明,預測性維護系統在工業場景應用時,有著巨大優勢。

        文本

描述已自動生成

        國家重點專精特新“小巨人”企業——菲特(天津)檢測技術有限公司成立于2013年,是一家推進人工智能技術在工業領域智能化應用的企業。
        企業專注于光學、人機交互、人工智能等前沿技術研發與創新,迄今已獲得知識產權二百余項,獨創百余個“在線級”落地應用案例,以汽車行業為起點,致力于為化紡、醫藥、鋼鐵等制造行業賦能,可提供包含質量控制,工藝監測,人工智能安全預警,智能分析以及工業垂類大模型等前沿技術,是為工業領域提供智能化解決方案的領軍型研發企業。
        從汽車零部件到整車廠,凡是涉及質量檢測的場景都有菲特的身影,經過十年的實踐先后為奔馳、奧迪、比亞迪、大眾、廣汽本田、紅旗等知名車企提供一體化智能制造解決方案并保持長期合作,為制造企業實現真正的降本增效。2

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