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設備預測性維護

減少非計劃停機、延長設備壽命、優化備件庫存

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設備預測性維護

方案概述

預測性維護系統是針對化工、冶煉、港口、水泥等行業的設備智能監測運維系統。基于智能設備和物聯網技術，并融合大數據分析、AI人工智能等眾多前沿技術，構建多行業多場景的設備狀態預警模型、設備故障診斷模型，實現“設備狀態獲取--故障智能預警--故障診斷分析--提出處理建議--整改監督閉環”的全流程打通。

系統架構

技術優勢

設備預測性維護

實時掌握設備運行狀態，避免設備突發故障，連續監測電機、減速箱等故障，主動預防設備故障，保證連續生產。
提升設備維修效率

生產設備機構復雜化導致維修困難且維養費用高昂，該方案能準確分析設備故障原因、期間，避免過度拆機或維修。
降低巡檢人力成本

該方案適應化工各類裝置區和惡劣環境條件，可降低非計劃停機的頻次，減少人工巡檢頻次和強度。
科學配置零部件庫存

通過大數據給出備件的安全庫存、訂貨點及訂貨量等建議，優化備件庫存結構，防止備件供應脫節，或過度備貨。
杜絕現場安全事故

通過監測設備數據，實現機組狀態全方位預判，有效避免因惡劣工況及或設備故障造成的傷亡事故。
專家經驗數字化模型

專業專家團隊+AI機理模型，將設備運維知識和經驗數字化，形成可復制、可封裝的設備數字模型、故障特征案例模型。

系統組成

項目案例

中化集團南通星辰合成材料芮城公司

實現關鍵設備的在線實時監測、遠程看護，包括干燥機、螺旋輸送機、鼓風機等各類關鍵設備。系統運行期間內，多次預警和診斷提醒設備異常，實現關鍵機泵無帶病運行，保障長周期安全生產，同時檢維修和備品備件管理更加有序，動設備故障檢修率實現下降。
申華化學工業有限公司
山西宏源新能源有限公司
寧夏華御化工有限公司
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