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施耐德電氣以AI加持預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案,打造設(shè)備智能運(yùn)維標(biāo)桿

對(duì)于制造業(yè)而言,提升競(jìng)爭(zhēng)力需要以安全穩(wěn)定、高效智能的生產(chǎn)力為根基。工業(yè)設(shè)備作為生產(chǎn)制造的關(guān)鍵要素,其連續(xù)作業(yè)能力與維護(hù)策略息息相關(guān)。然而,無(wú)論是周期性維護(hù)還是基于狀態(tài)的監(jiān)測(cè),都需要大量人員的監(jiān)視,并且無(wú)法有效避免設(shè)備由于設(shè)備劣化導(dǎo)致非計(jì)劃停機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)。如今,伴隨人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)技術(shù)的融合發(fā)展,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)逐漸成為現(xiàn)代工業(yè)主流的智能化設(shè)備運(yùn)維方式,幫助企業(yè)降低維護(hù)工業(yè)資產(chǎn)的成本與時(shí)間,保障安全生產(chǎn)。

AI+預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案,引領(lǐng)設(shè)備運(yùn)維智能化發(fā)展


如何在設(shè)備潛在故障發(fā)生點(diǎn)至功能故障發(fā)生點(diǎn)區(qū)間找到最佳維護(hù)平衡點(diǎn),是企業(yè)應(yīng)用預(yù)測(cè)性維護(hù)的核心訴求。依托在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域深厚的技術(shù)積淀和豐富的故障診斷經(jīng)驗(yàn),施耐德電氣預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案引入了先進(jìn)AI算法,并預(yù)置診斷知識(shí)庫(kù),提供涵蓋AVEVA Predictive Analytics預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)、EcoStruxure? PMA預(yù)測(cè)性維護(hù)顧問(wèn)在內(nèi)的整體解決方案,幫助行業(yè)用戶深挖數(shù)據(jù)價(jià)值,實(shí)現(xiàn)設(shè)備智能運(yùn)維。


一方面,針對(duì)大型工業(yè)企業(yè)加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理、釋放數(shù)據(jù)價(jià)值的需求,施耐德電氣AVEVA Predictive Analytics預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)能夠通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)建模,采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法搭建設(shè)備正常運(yùn)行狀態(tài)模型,之后將建立的模型接入大型關(guān)鍵機(jī)組的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),持續(xù)監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài),及時(shí)捕捉設(shè)備失效的早期跡象,提前介入診斷以采取預(yù)防措施,幫助企業(yè)智能識(shí)別設(shè)備狀態(tài)與外部環(huán)境變化實(shí)現(xiàn)工況脫敏,降低誤報(bào)率,提升整體運(yùn)營(yíng)效率。


另一方面,水泵、齒輪箱、空壓機(jī)等常規(guī)動(dòng)設(shè)備普遍缺乏狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),企業(yè)亟需對(duì)這類(lèi)設(shè)備進(jìn)行改造升級(jí),以打破數(shù)據(jù)“孤島”。對(duì)此,EcoStruxure PMA預(yù)測(cè)性維護(hù)顧問(wèn)通過(guò)智能傳感器和邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)獲取振動(dòng)數(shù)據(jù),能夠?qū)⒃O(shè)備的振動(dòng)機(jī)理與行業(yè)專(zhuān)有知識(shí)相結(jié)合、數(shù)理模型與AI算法相結(jié)合,對(duì)設(shè)備故障進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)及診斷,指導(dǎo)用戶智能運(yùn)維。具體而言:


? 振動(dòng)溫度一體智能傳感器:采用行業(yè)領(lǐng)先的MEMS傳感技術(shù),能夠進(jìn)行三軸(軸向/徑向水平/徑向垂直)高頻采樣,并監(jiān)測(cè)設(shè)備表面溫度,每秒可捕捉超2萬(wàn)個(gè)設(shè)備振動(dòng)數(shù)據(jù)點(diǎn),其內(nèi)置的AI智能算法支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理,可提供高達(dá)百種特征值輸出。機(jī)身采用精密扁小型設(shè)計(jì),適合狹小空間安裝,可緊貼設(shè)備軸向振動(dòng)源,提升數(shù)據(jù)識(shí)別精準(zhǔn)度;此外,產(chǎn)品符合CE認(rèn)證、IP67防護(hù)等級(jí),以及防爆ExiaIICT4Ga標(biāo)準(zhǔn),能夠有效應(yīng)對(duì)惡劣工況環(huán)境。


? 邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān):支持6振動(dòng)傳感通道,可監(jiān)測(cè)機(jī)油溫度及電機(jī)三相繞組溫度,并內(nèi)嵌故障預(yù)測(cè)智能算法模型,具備高性能的邊緣AI計(jì)算能力,可實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同,自動(dòng)判定設(shè)備運(yùn)行工況并發(fā)出閾值報(bào)警。機(jī)身整體精密,支持內(nèi)/外置天線,擁有CE認(rèn)證和IP67防護(hù)等級(jí),可在室內(nèi)外或惡劣工況環(huán)境下安裝使用。


? 預(yù)測(cè)性維護(hù)軟件系統(tǒng):基于工藝數(shù)據(jù)及振動(dòng)數(shù)據(jù)的“數(shù)理+機(jī)理模型”設(shè)備故障預(yù)測(cè)與診斷系統(tǒng),配合工藝數(shù)理模型故障診斷工具,可根據(jù)工藝構(gòu)建不同模型,并準(zhǔn)確定位設(shè)備故障位置,幫助用戶診斷工藝變換導(dǎo)致的設(shè)備故障或電氣故障,以及復(fù)雜的機(jī)械老化和磨損問(wèn)題。其中,基于振動(dòng)原始數(shù)據(jù)的機(jī)理分析與數(shù)理分析兩大核心算法,具備時(shí)域分析、頻譜分析、頻率成分分析、退化/趨勢(shì)分析等功能,可利用相關(guān)性分析、聚類(lèi)分析等大數(shù)據(jù)分析算法,找出工藝參數(shù)和振動(dòng)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)規(guī)律,提升模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。系統(tǒng)內(nèi)嵌AI機(jī)器學(xué)習(xí)支持設(shè)備故障診斷模型自我學(xué)習(xí),還能對(duì)故障特征值進(jìn)行自我迭代分析,輔助機(jī)理模型診斷。


通過(guò)覆蓋企業(yè)從設(shè)備側(cè)到邊緣側(cè)、再到云/平臺(tái)側(cè)全生命周期的數(shù)據(jù)采集、分析、預(yù)測(cè)與診斷, EcoStruxure PMA預(yù)測(cè)性維護(hù)顧問(wèn)能夠有效減少生產(chǎn)設(shè)備非計(jì)劃停機(jī)的次數(shù)及時(shí)間,提高生產(chǎn)效率,并促使企業(yè)維修模式升級(jí),降低維修成本,賦能一線運(yùn)維人員提升巡檢效率。企業(yè)依托施耐德電氣固化設(shè)備運(yùn)維專(zhuān)家知識(shí),還能實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障診斷知識(shí)復(fù)用,培養(yǎng)專(zhuān)業(yè)振動(dòng)診斷知識(shí)的復(fù)合型人才,并促使設(shè)備管理向精益化、數(shù)字化轉(zhuǎn)變,提升整體管理效能,加速自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型。


聚焦真實(shí)場(chǎng)景,打造設(shè)備智能運(yùn)維標(biāo)準(zhǔn)解決方案


目前,EcoStruxure預(yù)測(cè)性維護(hù)顧問(wèn)解決方案已落地施耐德電氣多家工廠以及電力、油氣化工、食品飲料、水泥、冶金等行業(yè)頭部企業(yè),持續(xù)護(hù)航安全生產(chǎn)。


其中,施耐德電氣廈門(mén)工廠依托 EcoStruxure PMA預(yù)測(cè)性維護(hù)顧問(wèn),為其真空爐部署了基于振動(dòng)機(jī)理和數(shù)學(xué)模型的設(shè)備故障診斷與預(yù)測(cè)系統(tǒng),對(duì)設(shè)備的分子泵、機(jī)械泵、羅茨泵、快冷電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)和故障診斷進(jìn)行監(jiān)測(cè)及預(yù)測(cè),并結(jié)合AI算法與模型訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)了設(shè)備24/7/365全天候在線的智能監(jiān)控、運(yùn)行和維護(hù)。通過(guò)智能監(jiān)測(cè)設(shè)備早期振動(dòng),并定位可修復(fù)故障,該工廠大幅減少了非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間和設(shè)備平均修復(fù)時(shí)間(MTTR<12h),同時(shí)基于預(yù)測(cè)性系統(tǒng)指令調(diào)整的設(shè)備維護(hù)計(jì)劃方式,每年可節(jié)省120萬(wàn)元的維護(hù)費(fèi)用。


以此為錨,施耐德電氣將以AI賦能,推動(dòng)覆蓋“傳感器檢測(cè)+邊緣計(jì)算+趨勢(shì)報(bào)警+維護(hù)決策”全生命周期的預(yù)測(cè)性維護(hù)標(biāo)準(zhǔn)解決方案全行業(yè)規(guī)模化應(yīng)用,助力更多企業(yè)提高設(shè)備可用性、優(yōu)化質(zhì)量控制并實(shí)現(xiàn)降本增效,進(jìn)一步夯實(shí)自身競(jìng)爭(zhēng)力,攜手共創(chuàng)工業(yè)影響力。

——信息來(lái)自:IT專(zhuān)家網(wǎng)


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