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预测性维护智能平台的特点

2022-12-13


       预测性维护智能平台公司认为预测分析允许用户通过从收集的历史数据中确定概率来预测未来的趋势和事件。它预测潜在的情况,并确定每种情况的可能性,有助于促进战略决策。例如预测某台机器将在当天晚些时候发生故障;也可以是更长远的未来,比如预测这一年维护运营所需的预算。使预测企业能够做出更好的决策并制定基于数据的策略。

 

       预测性维护智能平台公司认为随着世界产生越来越多的数据,无论是来自成千上万的物联网传感器、显示原材料和零件交付时间的运输数据,还是从全球气象站收集的开源天气数据,人工智能都在不断成熟,以帮助人类理解所有信息。它能从茫茫噪音中筛选出信号,并做出可行的决策。通过人工智能的适当配置,人工智能和ERP集成运行的企业可以根据从数据中收集的信息采取行动。

 

       预测性维护智能平台公司认为对于预测维修,利用工业设备运行数据和退化机理的经验知识,可以预测设备的剩余有效使用时间,制定维修策略。实现高效的预测维修,进而降本增效,提高质量安全。对于需求预测,厂商根据历史订单数据、工艺、生产线运行状态进行需求预测,从而指导生产链,管理风险,减少生产浪费。对于质量预测,通过分析生产线状态和相关生产数据来预测产品质量,并将生产过程调整到合适的输出状态,以避免出现不良品。孪生数字技术的发展促进了质量预测技术的发展。

 

       预测性维护智能平台公司认为工业设备在长期运行过程中,其性能和健康状态必然会下降。同时,随着大型设备部件的增多,运行环境更加复杂多样,设备退化的概率也会逐渐增大。未能及时发现其退化或异常,可能导致设备故障或失效,甚至造成财产损失、人员伤亡甚至环境破坏。