對于制造業(yè)而言订晌，提升競爭力需要以安全穩(wěn)定虏辫、高效智能的生產(chǎn)力為根基。工業(yè)設備作為生產(chǎn)制造的關(guān)鍵要素锈拨，其連續(xù)作業(yè)能力與維護策略息息相關(guān)砌庄。然而，無論是周期性維護還是基于狀態(tài)的監(jiān)測奕枢，都需要大量人員的監(jiān)視娄昆，并且無法有效避免設備由于設備劣化導致非計劃停機的風險。如今缝彬，伴隨人工智能萌焰、機器學習、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等先進技術(shù)的融合發(fā)展谷浅，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的預測性維護逐漸成為現(xiàn)代工業(yè)主流的智能化設備運維方式篱瀑，幫助企業(yè)降低維護工業(yè)資產(chǎn)的成本與時間，保障安全生產(chǎn)椅砸。

AI+預測性維護解決方案送县，引領(lǐng)設備運維智能化發(fā)展

如何在設備潛在故障發(fā)生點至功能故障發(fā)生點區(qū)間找到最佳維護平衡點，是企業(yè)應用預測性維護的核心訴求嫡服。依托在工業(yè)自動化領(lǐng)域深厚的技術(shù)積淀和豐富的故障診斷經(jīng)驗桌偎，施耐德電氣預測性維護解決方案引入了先進AI算法，并預置診斷知識庫饼痘，提供涵蓋AVEVA Predictive Analytics預測性維護系統(tǒng)收谭、EcoStruxure? PMA預測性維護顧問在內(nèi)的整體解決方案车管，幫助行業(yè)用戶深挖數(shù)據(jù)價值全僧，實現(xiàn)設備智能運維。

EcoStruxure PMA預測性維護顧問界面示意

一方面还桶，針對大型工業(yè)企業(yè)加強數(shù)據(jù)治理公杰、釋放數(shù)據(jù)價值的需求，施耐德電氣AVEVA Predictive Analytics預測性維護系統(tǒng)能夠通過對歷史數(shù)據(jù)進行大數(shù)據(jù)建模苛瞬，采用機器學習算法搭建設備正常運行狀態(tài)模型许起，之后將建立的模型接入大型關(guān)鍵機組的實時數(shù)據(jù)，持續(xù)監(jiān)測設備狀態(tài)菩鲜，及時捕捉設備失效的早期跡象园细，提前介入診斷以采取預防措施惦积，幫助企業(yè)智能識別設備狀態(tài)與外部環(huán)境變化實現(xiàn)工況脫敏，降低誤報率猛频，提升整體運營效率狮崩。

另一方面，水泵鹿寻、齒輪箱睦柴、空壓機等常規(guī)動設備普遍缺乏狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，企業(yè)亟需對這類設備進行改造升級毡熏，以打破數(shù)據(jù)“孤島”坦敌。對此，EcoStruxure PMA預測性維護顧問通過智能傳感器和邊緣計算網(wǎng)關(guān)獲取振動數(shù)據(jù)痢法，能夠?qū)⒃O備的振動機理與行業(yè)專有知識相結(jié)合狱窘、數(shù)理模型與AI算法相結(jié)合，對設備故障進行實時預測及診斷财搁，指導用戶智能運維牧稳。具體而言： 

?振動溫度一體智能傳感器：采用行業(yè)領(lǐng)先的MEMS傳感技術(shù)，能夠進行三軸（軸向/徑向水平/徑向垂直）高頻采樣盅格，并監(jiān)測設備表面溫度闰袒，每秒可捕捉超2萬個設備振動數(shù)據(jù)點，其內(nèi)置的AI智能算法支持數(shù)據(jù)預處理鞭碳，可提供高達百種特征值輸出悴觅。機身采用精密扁小型設計，適合狹小空間安裝山滔，可緊貼設備軸向振動源轰蜗，提升數(shù)據(jù)識別精準度；此外莉紊，產(chǎn)品符合CE認證自葡、IP67防護等級，以及防爆ExiaIICT4Ga標準幼潮，能夠有效應對惡劣工況環(huán)境恤仁。

?邊緣計算網(wǎng)關(guān)：支持6振動傳感通道，可監(jiān)測機油溫度及電機三相繞組溫度坯苹，并內(nèi)嵌故障預測智能算法模型隆檀，具備高性能的邊緣AI計算能力，可實現(xiàn)邊云協(xié)同粹湃，自動判定設備運行工況并發(fā)出閾值報警恐仑。機身整體精密，支持內(nèi)/外置天線，擁有CE認證和IP67防護等級裳仆，可在室內(nèi)外或惡劣工況環(huán)境下安裝使用腕让。

?預測性維護軟件系統(tǒng)：基于工藝數(shù)據(jù)及振動數(shù)據(jù)的“數(shù)理+機理模型”設備故障預測與診斷系統(tǒng)，配合工藝數(shù)理模型故障診斷工具歧斟，可根據(jù)工藝構(gòu)建不同模型记某，并準確定位設備故障位置，幫助用戶診斷工藝變換導致的設備故障或電氣故障构捡，以及復雜的機械老化和磨損問題液南。其中，基于振動原始數(shù)據(jù)的機理分析與數(shù)理分析兩大核心算法勾徽，具備時域分析滑凉、頻譜分析、頻率成分分析斗黍、退化/趨勢分析等功能二娄，可利用相關(guān)性分析、聚類分析等大數(shù)據(jù)分析算法掷佑，找出工藝參數(shù)和振動數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)規(guī)律苇恤，提升模型預測準確率。系統(tǒng)內(nèi)嵌AI機器學習支持設備故障診斷模型自我學習霹壁，還能對故障特征值進行自我迭代分析供窝，輔助機理模型診斷。

通過覆蓋企業(yè)從設備側(cè)到邊緣側(cè)剿稼、再到云/平臺側(cè)全生命周期的數(shù)據(jù)采集百涕、分析、預測與診斷茂禁， EcoStruxure PMA預測性維護顧問能夠有效減少生產(chǎn)設備非計劃停機的次數(shù)及時間斩角，提高生產(chǎn)效率，并促使企業(yè)維修模式升級瞻窗，降低維修成本伶丐，賦能一線運維人員提升巡檢效率。企業(yè)依托施耐德電氣固化設備運維專家知識疯特，還能實現(xiàn)設備故障診斷知識復用哗魂，培養(yǎng)專業(yè)振動診斷知識的復合型人才，并促使設備管理向精益化辙芍、數(shù)字化轉(zhuǎn)變啡彬，提升整體管理效能羹与，加速自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型故硅。

聚焦真實場景，打造設備智能運維標準解決方案

目前纵搁，EcoStruxure預測性維護顧問解決方案已落地施耐德電氣多家工廠以及電力吃衅、油氣化工往踢、食品飲料、水泥徘层、冶金等行業(yè)頭部企業(yè)峻呕，持續(xù)護航安全生產(chǎn)。

其中趣效，施耐德電氣廈門工廠依托 EcoStruxure PMA預測性維護顧問瘦癌，為其真空爐部署了基于振動機理和數(shù)學模型的設備故障診斷與預測系統(tǒng)，對設備的分子泵绊叙、機械泵填丢、羅茨泵、快冷電機的運行狀態(tài)和故障診斷進行監(jiān)測及預測夸营，并結(jié)合AI算法與模型訓練敞灸，實現(xiàn)了設備24/7/365全天候在線的智能監(jiān)控、運行和維護贫介。通過智能監(jiān)測設備早期振動区酷，并定位可修復故障，該工廠大幅減少了非計劃停機時間和設備平均修復時間（MTTR<12h）翠蓄，同時基于預測性系統(tǒng)指令調(diào)整的設備維護計劃方式丛幌，每年可節(jié)省120萬元的維護費用。

以此為錨抢纹，施耐德電氣將以AI賦能堵忌，推動覆蓋“傳感器檢測+邊緣計算+趨勢報警+維護決策”全生命周期的預測性維護標準解決方案全行業(yè)規(guī)模化應用藏亲，助力更多企業(yè)提高設備可用性杯道、優(yōu)化質(zhì)量控制并實現(xiàn)降本增效，進一步夯實自身競爭力责蝠，攜手共創(chuàng)工業(yè)影響力党巾。

關(guān)于施耐德電氣

施耐德電氣的宗旨，是通過賦能所有人最大化利用能源和資源創(chuàng)造影響力霜医，推動人類進步與可持續(xù)的共同發(fā)展齿拂。在施耐德電氣，我們稱之為Life Is On肴敛。

我們的使命是成為您實現(xiàn)高效和可持續(xù)發(fā)展的可信賴伙伴署海。

作為產(chǎn)業(yè)技術(shù)的全球領(lǐng)導者，我們將世界領(lǐng)先的電氣化医男、自動化和數(shù)字化技術(shù)應用于智慧工業(yè)砸狞、具有韌性的基礎(chǔ)設施、面向未來的數(shù)據(jù)中心、智能樓宇以及數(shù)智家居中刀森。依托于豐富的行業(yè)專長踱启，我們提供AI賦能的端到端全生命周期工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案，涵蓋互聯(lián)互通的產(chǎn)品研底、自動化庵恨、軟件和服務，并采用跨平臺的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)基座和“數(shù)字孿生”修扁，助力客戶實現(xiàn)盈利性增長诀烫。

我們是一家以人為本的企業(yè)，擁有15萬名員工峡逆、逾百萬的合作伙伴卜锡、業(yè)務遍布全球100多個國家。我們龐大的生態(tài)圈能夠確保貼近每一個客戶和利益相關(guān)方的需求涧俐。我們遵循有意義的企業(yè)宗旨歉赴，擁抱多樣性和包容性，為全人類的可持續(xù)未來持續(xù)努力偶村。

www.se.com/cn

（施耐德電氣）

聲明：本網(wǎng)站所收集的部分公開資料來源于互聯(lián)網(wǎng)柄午，轉(zhuǎn)載的目的在于傳遞更多信息及用于網(wǎng)絡分享，并不代表本站贊同其觀點和對其真實性負責娶架，也不構(gòu)成任何其他建議爽咒。本站部分作品是由網(wǎng)友自主投稿和發(fā)布、編輯整理上傳窿侈，對此類作品本站僅提供交流平臺炼幔，不為其版權(quán)負責。如果您發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站上所用視頻史简、圖片乃秀、文字如涉及作品版權(quán)問題，請第一時間告知圆兵，我們將根據(jù)您提供的證明材料確認版權(quán)并按國家標準支付稿酬或立即刪除內(nèi)容跺讯，以保證您的權(quán)益！聯(lián)系電話：010-58612588 或 Email:editor@mmsonline.com.cn殉农。