工业APP-设备预测性维护

产品介绍

产品介绍：

1、设备运行状态预警

在过程工业中，关键设备的正常运行是保障工厂高效、可靠、安全生产的关键，如何针对设备可能发生的故障，建立起预警机制，有效地控制类似设备故障的重复发生，是生产企业面临的重要课题。

目前，大多数企业针对设备预测性维修存在以下不足：

1. 状态监测相关数据没有实现集成，特别是与设备紧密相关的设备机械监测数据与相关工艺数据未能实现综合分析，实际应用中难以实现高效地综合分析，对潜在风险的及时预判能力受限。

   
   

2.工厂相关状态监测、控制系统中产生了海量数据，目前数据应用限于描述性统计分析，综合风险分析应用不足，数据挖掘缺乏深度，并缺乏及时性。

3.故障风险趋势判断仍然高度依赖于专家经验，而成熟的专家资源受限，专家知识不易于共享。

因此，需要能结合现场工艺与设备监测数据进行分析，监视设备运行状态，及时发现异常苗头并预警。这将有利于现场相关管理操作人员提前采取相应措施，维持生产平稳运行。

2、设备智能排查诊断

当设备存在风险或发生故障时，如何有效处理应对则是保障工厂高效、可靠、安全生产的另一个关键抓手。当前各企业基于不同管理要求或数字化工程，建立起了不少报告记录制度或系统，尽管提升了数据的保存与管理，但仍然存在以下主要不足：

1. 大多数企业仍局限于基于该类历史故障分析记录的统计KPI 分析，缺乏对数据背后价值的挖掘与应用。

   
   

2.在应用这些历史故障分析数据揭示、分享设备失效规律、查找共性问题和典型问题，指导设备维修维护策略优化改进方面缺乏有效平台和工具，导致应用深度不够，难以发挥作用。

3.对设备故障或风险的排查、诊断和应对仍然高度依赖于专家经验，而成熟的专家资源受限，专家知识不易于共享。

因此，希望构建设备故障分析知识库工具，并基于该知识库支持用户结合实际设备状态和现象，实现更高效、智能化的线上“故障诊断应对方案”的匹配推荐。同时，将相关处理信息生成新的报告反馈到知识库中，实现企业相关行业经验的固化，全面提升企业竞争力。

推荐理由：以历史故障记录的大数据分析为基础，相应的自然语言处理算法为工具，建立起一个诊断系统，将所有工厂的故障记录数据充分利用起来，对相应的故障进行快速的诊断，修复和维护，将可以极大地提高故障处理的效率，为各个工厂降低运行成本，提高生产效率作出贡献。