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预测性维护(PdM)旨在通过授权公司**程度地延长零件的使用寿命,同时避免计划外的停机时间并**程度地减少计划内的停机时间来打破这些折衷。随着用于制造业的工?.0的出现,公司能够利用新技术来实时监视和深入了解其运营,从而将典型的制造工厂转变为智能工厂。简而言之,智能工厂就是配备了能够使机器对机器(M2M)和机器对人(M2H)通信与分析和认知技术相结合的技术,从而使我们可以正确,及时地做出决策、/span>
油气动设备预测性维护解决方案,就是建立基于大数据驱动的设备诊断模型。利用设备运行过程中的海量数据,训练并建立高质量、自适应的设备诊断模块,实现对设备健康状态的实时判断和分析,实现设备运行过程健康及风险精准判断和快速决策。通过对离心式压缩机组、往复式压缩机组及离心泵等动设备的健康度评估模型、风险量化评估模型及运行风险预测模型,实现了动设备“健康度”的在线分析计算,对动设备的关键运行风险进行预测分析、/span>
方案优势9/strong>
节省物料成本(运营和MRO物料支出中的5-10%):/span>
降低存货成本:/span>
设备正常运行时间和可用性增加(10-20%):/span>
减少维护计划时间?0-50%):/span>
降低了总体维护成本?%?0%);
改进的HS&E合规性;
减少花费在暴力信息提取和验证上的时间:/span>
花更多的时间在数据驱动的问题解决上;
与计划,绩效和责任制的明确联系;
对数据和信息更有信心,从而拥有决策权、/span>
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