解决方案
针对不同类型的发电机组(核电、火电、水电等),安脉盛具有成熟的、有针对性的产品解决方案。利用非介入式智能传感器获取更多设备状态信息, 配合多源数据集成、多变量融合状态监测、先进特征识别、数据建模等大数据分析技术,实现设备微弱故障早期识别及衰退管理,降低运维强度及成本,提高设备的可靠性和安全性,最终提高机组运行安全性。
产品亮点
 
 
全景展示
实时掌控设备健康状况和工作情况
 
故障诊断
多数据源提取故障征兆,关联诊断推理设备故障模式
 
异常检测
全方位分析设备关键监测指标状态,实现早期缺陷预警
解决方案
安脉盛松散回潮智能优化控制系统,围绕卷烟企业在生产制造过程中所关注的质量、效率和成本三条主线,结合行业知识和管理思路,向烟草行业客户提供智能制造系统。 通过对数据的采集、整合、分析、和落地应用,改变过去根据人工经验进行管理决策的局面,实现质量一致性的提升、设备可靠性的提升,以及能源运用经济型的提升。
产品亮点
 
 
改善质量
采集并串联产品全生命周期质量数据,实现产品质量的实时追溯和监控。运用大数据分析方法, 从数据中找出对关键质量指标有影响的要素及其影响机制。使用先进控制技术对关键质量要素形成闭环的管控,从而切实提升质量水平
 
提高效率
通过对设备的状态监测、故障诊断以及运维作业管理,提升设备运行的可靠性,从而提升企业运行效率
 
降低成本
通过对能耗的监测和建模分析,对能源的供应和消耗进行优化配置,提升降低能源消耗
解决方案
安脉盛自主研发的基于产品全生命周期数据的轨道交通装备故障预测与健康管理系统,通过采集与分析轨道交通装备设计、制造、试验、运用、检修等环节的全生命周期数据, 结合装备机理模型、大数据模型、专家经验模型,实现对轨道交通装备的状态监测、故障预警、故障诊断、健康评估、寿命预测等功能,帮助提高轨道交通装备运行的安全性和可靠性, 降低维护成本,优化维修规程,降低备品备件库存。
产品亮点
 
 
状态监测
显示和记录设备运行状态,判断设备运行状态正常与否,对设备异常运行状态作出报警
 
核心算法
根据设备运行的状态数据,利用各种模式识别算法确定设备的故障部位、程度和原因,指出故障发展趋势及后果
 
健康评估
据设备上安装的传感器或内置的传感信息,利用各种评估算法对设备的健康状况进行评估,得出当前设备的健康度和健康等级,为设备的维修决策提供依据
 
寿命预测
通过各种预测方法根据设备当前的健康状态判断设备何时会发生异常,并且能够预警设备早期故障的发生,实现基于状态的预测性维修
解决方案
安脉盛汽车制造智能运维系统SMMS深度融合汽车焊装产线的生产信息、维保信息、库存信息、设备运行状体等, 结合动态瓶颈分析、设备故障预测及健康管理、智能维保排程、数字化资料仓库、工单系统等功能模块,可以针对性的进行产线节拍优化、提高精益管理水平、改善整个产线设备综合效率(OEE)。
产品亮点
 
 
全景展示
全面掌控整条产线的设备健康状况和生产情况
 
瓶颈分析
实时动态监测产线上的瓶颈工位,为生产优化提供有力决策
 
维保排程
根据设备健康状况智能生成维保工单,并及时追踪工单完成情况
 
统计报表
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