痛点分析
  • 设备维护以故障后维护,事后维护为主,缺乏对关键设备的有效监测,故障停机导致产线生产停滞
  • 设备巡检以检修人员目视、声音判断为主,依靠个人经验无法有效提高设备利用率
  • 为保障正常生产,检修班人员按照最多故障情况配置,人员多,效率低
智慧钢厂解决方案可以有效的帮助钢厂在工业互联网之上实现大数据智能化,如设备健康管理,产品全流程追溯,优化生产 工艺,提高良品率等,全面提升智能制造水平,提升产品和企业的市场竞争力
  • 如何提升设备的检测能力,减少故障停产?
  • 如何洞悉大规模设备运行状态,为检修提供决策支撑?
  • 如何减少人员增加效益,提升产品质量?
解决方案整体架构
采用预防性维护理念,利用大数据分析与机器学习算法,预测设备失效状态
解决方案介绍
完善生产经营管理机制,提升人员及设备效率,缩短产品流通周期
多渠道数据接入
对设备情况进行分类汇总展示,企业员工,领导分别可使用手机、大屏幕等关注企业设备单个、总体设备的管理情况。
能够直观、动态、综合地掌握工厂的设备健康情况,使设备更安全、可靠、稳定的运行。
混合场景应用
故障案例库利用统一编码体系,建立设备故障失效案例的集合。技术团队可利用故障(失效)案例库和算法库不断对设备健康情况算法进行升级。
敏捷开发
设备数据、监控中心、检修人员、管理领导全场景端到端应用。从监控大屏到运维app等全套解决方案
核心产品设备预测性维护算法模型
案例介绍
以D钢厂为例,他们拥有非常丰富的钢铁制造经验,但是没有成熟的系统,还是利用传统人工方式进行粗放管理,从而导致调度所需人员多,低效、不及时、工作强度大,数据统计量大、易出错,数据更新不及时,调度不及时带来重复加热,耗能多,环保压力大等问题。
  • 帮助钢厂数据整合、分析挖掘、任务调度等变得轻松便捷,提高效率;
  • 帮助钢厂健康管理,产品全流程追溯,优化生产工艺,提高良品率;
  • 帮助钢厂决策者以更全面的视角洞察生产、产品、市场数据,提升产
    品和企业的市场竞争力;
最终帮助钢厂打造统一的覆盖生产与管理全流程的数字化体系,提高了效率,加强了市场竞争力