经验员工培训时间长
现场设备点检依赖经验员工结合生产工艺以及设备历史状态,新员工很难快速上手。
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现场设备点检依赖经验员工结合生产工艺以及设备历史状态,新员工很难快速上手。
工业现场通常设备种类多、数量大,依靠人工点检覆盖面窄、频率低,无法精细点检。
依靠单一阈值报警容易产生误报;当生产规格更新时,设备状态通常会发生非线性改变。
相同故障可以表现出不同的数据模式,仅依靠历史故障无法监控新故障。
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通过先进的基因编程及深度学习技术,孪生保存设备正常工作时间段状态,再定期对比设备实时工作状态,及时发现微小劣化趋势,辅助维护人员开展预防性维护。
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仅使用设备正常状态数据建立虚拟化正常基准,有效缩短前期数据采集时间,并避免依赖小样本故障数据。
通过虚拟化正常设备状态与实时状态对比,仅需投入计算服务器即可覆盖全部点检设备。
虚拟化状态对比可全天候运行,不受点检员数量和工作人员精力限制。
各类故障只要偏离正常状态,快照点检即可及时捕捉,避免依赖特定故障数据模式。
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