预测性维护

基于人工智能,从实时运行数据中发现异常,根据历史运行状态构建设备健康模型,预测设备剩余寿命,避免非计划停机。

寄云为大型装备提供了包括振动分析、故障诊断和预测、设备健康档案以及数字孪生在内完整的
预测性维护解决方案
振动监测与诊断解决方案

通过振动传感器的数据采集和分析,基于大型动设备的故障特征库,构建关键子系统的故障预测和诊断能力。

数据采集

振动传感器的高频实时采集。

振动分析

时域分析、频谱分析、包络分析、趋势分析等实时振动分析。

故障库

支持包括轴承、电机等设备的常见故障库。

智能诊断

基于人工智能,对故障样本进行训练分析,实现自动诊断,并支持对故障库进行持续优化。

实时状态监测和维护解决方案

采集多个子系统的实时数据,实现实时状态监测,提供基于规则和模型的告警,对故障进行基于FMEA故障库的统一管理,实现基于规则的维护策略。

实时监测

支持设备各种实时指标仪表盘的展示。

智能告警

支持单参数、多参数、基于模型的告警。

告警管理

支持对告警事件进行统一的汇总和挖掘。

设备管理

支持设备的全生命周期的监视和事件汇总分析。

维护策略

实现基于时间、告警或者故障的维护策略,推送至现场运维人员。

故障诊断

基于FMEA故障库,为现场运维人员提供精准的故障诊断依据和处理建议。

故障管理

提供完整的故障上报、故障确认、保存特征库的过程,并支持对故障特征进行检索。

历史数据查询

支持对不同子系统历史数据的对比查询。

预测性维护平台解决方案

构建完整的数字孪生以及关键子系统的健康档案,开发、训练故障特征库,实现精准的寿命预测和备品备件管理。

数字孪生

构建3D可视化模型,实现同实时数据、预测数据的无缝对接和展示。

设备健康档案

通过模型开发构建关键设备的实时健康档案。

寿命预测

根据维护记录、设备实时数据,构建剩余寿命预测RUL模型,实现精准的寿命预测。

性能预测

构建关键指标的趋势预测和预警。

建模分析

支持直接提取设备实时数据、维护记录、日志数据,通过快速建模工具,对设备的可靠性进行诊断、评估和预测。

备品备件管理

根据剩余寿命,支持发送提示信息,实现精准的备品备件优化。

案例
中石油宝石机预测性维修项目
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