设备预测性维护

设备预测性维护

减少非计划停机、延长设备寿命、优化备件库存

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设备预测性维护

方案概述

预测性维护系统是针对化工、冶炼、港口、水泥等行业的设备智能监测运维系统。基于智能设备和物联网技术，并融合大数据分析、AI人工智能等众多前沿技术，构建多行业多场景的设备状态预警模型、设备故障诊断模型，实现“设备状态获取--故障智能预警--故障诊断分析--提出处理建议--整改监督闭环”的全流程打通。

系统架构

技术优势

设备预测性维护

实时掌握设备运行状态，避免设备突发故障，连续监测电机、减速箱等故障，主动预防设备故障，保证连续生产。
提升设备维修效率

生产设备机构复杂化导致维修困难且维养费用高昂，该方案能准确分析设备故障原因、期间，避免过度拆机或维修。
降低巡检人力成本

该方案适应化工各类装置区和恶劣环境条件，可降低非计划停机的频次，减少人工巡检频次和强度。
科学配置零部件库存

通过大数据给出备件的安全库存、订货点及订货量等建议，优化备件库存结构，防止备件供应脱节，或过度备货。
杜绝现场安全事故

通过监测设备数据，实现机组状态全方位预判，有效避免因恶劣工况及或设备故障造成的伤亡事故。
专家经验数字化模型

专业专家团队+AI机理模型，将设备运维知识和经验数字化，形成可复制、可封装的设备数字模型、故障特征案例模型。

系统组成

项目案例

中化集团南通星辰合成材料芮城公司

实现关键设备的在线实时监测、远程看护，包括干燥机、螺旋输送机、鼓风机等各类关键设备。系统运行期间内，多次预警和诊断提醒设备异常，实现关键机泵无带病运行，保障长周期安全生产，同时检维修和备品备件管理更加有序，动设备故障检修率实现下降。
申华化学工业有限公司
山西宏源新能源有限公司
宁夏华御化工有限公司
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