预测性维护

预测性维护平台是一款专为工业制造企业设计的智能化预测性维护解决方案，深度融合物联网技术、时序数据分析工具与人工智能算法，致力于通过前瞻性预测与预防性维护，降低设备故障风险，确保生产连续性，提升企业运维效率与经济效益。

产品优势

• 精准预测，防患未然： 通过专业的时序数据分析工具与人工智能预测技术，实现设备故障的前瞻性预测，大幅降低非计划停机风险，保障生产连续性。

• 科学决策，高效运维： 提供智能维护决策支持，合理规划维护工作，优化资源调度，提升维护效率，降低运维成本。

• 全面监控，洞悉设备： 实时、全面监控设备状态，通过可视化工具清晰展现设备数据，帮助管理者快速识别问题，提升设备管理效率。

• 深度整合，信息共享： 无缝集成企业现有信息系统，实现设备数据与业务数据的深度融合，提升设备全生命周期管理水平。

• 灵活定制，贴合业务： 提供定制化服务，确保软件功能与企业实际业务流程高度契合，满足个性化设备管理需求。

技术架构

功能介绍

核心部件实时诊断

驱动系统

通过对电机、泵等驱动设备进行电流、电压、扭矩、温度等信号的采集，结合振动传感器对驱动部件故障进行诊断及分析，提高预防性保养工作精准性，比较不同时间段、生产班次或生产速度下的模具的具体状态数据，支撑质量与工艺的稳定性。

液压系统

通过对压机的液压系统的压力、温度进行监测，对数据进行算法分析，确定生产冲次、计划内和计划外的压机停机时间以及设备利用率的趋势，减少因故障发生事后处理造成的设备停机以及优化备件备品的智能管理。

传动系统

通过对轴承、减速器、皮带等传动系统部件，安装振动、噪声等传感器，采集相应信号，经数据建模分析后，可对传动系统的各类部件进行故障诊断、以及保障生产节拍顺序化运行。

关键设备动态健康评估

健康评估

选定符合某种工况的多指标历史数据，开发异常监测模型，部署到实时数据流,产生相应的实时健康判决。

• 采用数据“探针”精准提取控制系统的运维数据，避免网络卡顿；
• 为关键子系统构建多维度、实时的健康度指标；
• 通过雷达图的方式，全面反映设备的健康状态；
• 支持基于健康状态指标的告警和预警。

寿命预测

基于寄云工业数据分析与建模平台，构建基于传感器历史数据的回归模型，通过机器学习验证模型有效性，并实现在线部署。

• 基于维护记录、设备运行时间、理论MTBF时间等数据，精确计算关键部件的RUL
• 根据RUL设置告警规则，产生告警；
• 根据RUL驱动备品备件管理和优化策略；

多设备协同运行效率提升及数字孪生

• 对关键设计运行状态、开机效率等指标进行实时统计分析；
• 通过对设备运行效率较低的设备进行综合分析，找出主要原因，进行优化提升；
• 通过数字孪生，更真实的感知设备状态。

产线综合优化

指标统计

通过设备数据采集，结合指标统计，可对产线设备形成核心指标实时展示，例如OEE、JPH、利用率等，帮助运营人员了解生产动态和实际结果。

根因分析

通过指标实时统计，可得到设备、产线的相关指标，对指标进行多维分析，找到指标制约因素，进行资源优化。

质量数据关联设备工况数据进行智能分析

轻量化提取控制系统数据，基于视觉检测数据进行大数据算法建模，可构建质量预测模型； 实现检测数据预测分析，解决质量异常发现滞后的问题。

数字孪生