為了解決電機(jī)設(shè)備零部件損耗不確定且后果嚴(yán)重的問題 ,設(shè)計了基于物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的電機(jī)預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)。系統(tǒng)集成應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)平臺和大數(shù)據(jù)平臺 ,通過對振動和電氣等數(shù)據(jù)的監(jiān)測 ,對電機(jī)關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行相關(guān)分析 ,建立故障診斷、預(yù)測及運(yùn)行優(yōu)化等各類模型 ,實(shí)現(xiàn)電機(jī)全生命周期健康管理和故障預(yù)測 ,并在石油鉆機(jī)上進(jìn)行了應(yīng)用 。應(yīng)用案例結(jié)果表明 , 該系統(tǒng)具有較好的經(jīng)濟(jì)性和實(shí)用性 ,可為工業(yè)企業(yè)電機(jī)設(shè)備智能運(yùn)維提供參考。
超200個AI App提升網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行健壯性 北京2022年9月30日 /美通社/ -- 近日,愛立信全新上線超過200個AI App的業(yè)務(wù)持續(xù)性解決方案,進(jìn)一步保障并增強(qiáng)了CSP移動網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)持續(xù)運(yùn)行的效率和健壯性。 連接已經(jīng)成為我們生活中不可或缺的元素,AI App使能自動化...
作為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)的重要應(yīng)用場景之一——預(yù)測性維護(hù),已受到越來越多的企業(yè)重視。根據(jù)羅蘭貝格與漢諾威工業(yè)展覽會合作針對153家重點(diǎn)關(guān)注輸電工程/液壓傳動、電氣自動化
工業(yè)營運(yùn)和維護(hù)部門經(jīng)常進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)(PM)和監(jiān)測,只可惜這些措施并未擴(kuò)及工業(yè)資料中心和工業(yè)控制系統(tǒng)(ICS)網(wǎng)絡(luò),以致大故障爆發(fā)大規(guī)模停機(jī),對企業(yè)和社會造成巨大危害,因此企業(yè)最好采行IT/OT
推出用于設(shè)計并測試狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)測性維護(hù)算法的新工具箱 MathWorks 今日宣布推出新的 MATLAB 產(chǎn)品 PredicTIve Maintenance Toolbox,幫助工程師設(shè)
預(yù)測性維護(hù)可能是最吸引制造商采用物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)用例。 生產(chǎn)線資產(chǎn)的預(yù)防性維護(hù)(工業(yè)4.0出現(xiàn)之前的常見做法)是制造商的主要成本負(fù)擔(dān)。事實(shí)上,40%的預(yù)防性維護(hù)成本都花在了對實(shí)際故障幾乎沒有
在開發(fā)和制造產(chǎn)品時,維護(hù)是一個非常重要的問題——這是有充分理由的。 對于機(jī)器操作員和工廠管理人員來說,預(yù)防性維護(hù)和資產(chǎn)維修會消耗不必要的資源和費(fèi)用,并嚴(yán)重阻礙高效運(yùn)營。僅僅一個小時的停機(jī)
物聯(lián)網(wǎng),即IOT,是決定企業(yè)和消費(fèi)者未來的最關(guān)鍵技術(shù)之一。即使在今天,每秒都有超過127臺新的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接到互聯(lián)網(wǎng)。Gartner預(yù)測,到2020年底,將有超過200億臺物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備由企業(yè)和消費(fèi)
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用數(shù)量每天都在增加,而且這種趨勢不太可能在短期內(nèi)改變。最新數(shù)據(jù)估計,到2021年,綜合物聯(lián)網(wǎng)的市場規(guī)模將達(dá)到驚人的5200億美元。 一個肯定會受到物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)影響的領(lǐng)域是維護(hù)
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用數(shù)量每天都在增加,而且這種趨勢不太可能在短期內(nèi)改變。最新數(shù)據(jù)估計,到2021年,綜合物聯(lián)網(wǎng)的市場規(guī)模將達(dá)到驚人的5200億美元。 一個肯定會受到物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)影響的領(lǐng)域是維護(hù)
隨著消費(fèi)市場的生成動力由供給端移轉(zhuǎn)至需求端,促使制造系統(tǒng)較過往更復(fù)雜,藉由部署先進(jìn)感測技術(shù)與結(jié)合AI算法等科技,提高信息可視性及系統(tǒng)可控性,在虛實(shí)整合系統(tǒng)運(yùn)用增加的趨勢下,迎來智慧自動化的工業(yè)4
國際數(shù)據(jù)公司(IDC)的一份報告顯示,預(yù)計到2019年,全球物聯(lián)網(wǎng)(IoT)支出將達(dá)到7450億美元。預(yù)計制造業(yè)將引領(lǐng)物聯(lián)網(wǎng)投資,并且支出將達(dá)到1890億美元。這一趨勢預(yù)示著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIOT
維護(hù)專業(yè)人員每天都要處理許多不同的挑戰(zhàn)和問題。無論行業(yè)如何,他們都要面對如何提高機(jī)器可用性并消除意外故障方面的問題。 迄今為止,連同常規(guī)維護(hù)程序,物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測性維護(hù)顯示出極大降低維護(hù)效率低
工業(yè)制造領(lǐng)域正在迎來一場全新的變革,這一輪革新源于新一代信息技術(shù)的突破發(fā)展,以及市場需求變化和政策的大力推動。在人紅利逐漸消失的趨勢下,制造業(yè)必需要進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級,通過融合新的技術(shù)將制造水平提升到
多年來,制造商一直在使用基于時間的設(shè)備維護(hù)方法。他們以前將設(shè)備的使用時間作為計劃維護(hù)程序的因素,設(shè)備越舊,需要執(zhí)行的維護(hù)程序就越頻繁。然而,ARC顧問集團(tuán)的研究表明,在全球范圍內(nèi),只有18%的設(shè)
多年來,制造商一直在使用基于時間的設(shè)備維護(hù)方法。他們以前將設(shè)備的使用時間作為計劃維護(hù)程序的因素,設(shè)備越舊,需要執(zhí)行的維護(hù)程序就越頻繁。然而,ARC顧問集團(tuán)的研究表明,在全球范圍內(nèi),只有18%的設(shè)
工業(yè)制造領(lǐng)域正在迎來一場全新的變革,這一輪革新源于新一代信息技術(shù)的突破發(fā)展,以及市場需求變化和政策的大力推動。在人紅利逐漸消失的趨勢下,制造業(yè)必需要進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級,通過融合新的技術(shù)將制造水平提升到
對定制化需求的增加、客戶期望值的提高、全球供應(yīng)鏈的復(fù)雜性——以及許多其他挑戰(zhàn)促使制造商尋找新的、更具創(chuàng)新性的方法來保持競爭力。為了提高生產(chǎn)力并發(fā)現(xiàn)增強(qiáng)制造和供應(yīng)鏈運(yùn)營的新方法,企業(yè)訴諸于數(shù)字化轉(zhuǎn)
到2023年,全球數(shù)字雙胞胎市場預(yù)計將達(dá)到150億美元,2017年至2023年的復(fù)合年增長率(CAGR)為37%。通用電氣、IBM和微軟等主要公司正在使用數(shù)字雙胞胎技術(shù)來優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)、執(zhí)行預(yù)測
對定制化需求的增加、客戶期望值的提高、全球供應(yīng)鏈的復(fù)雜性——以及許多其他挑戰(zhàn)促使制造商尋找新的、更具創(chuàng)新性的方法來保持競爭力。為了提高生產(chǎn)力并發(fā)現(xiàn)增強(qiáng)制造和供應(yīng)鏈運(yùn)營的新方法,企業(yè)訴諸于數(shù)字化轉(zhuǎn)