预测性专题
基于深度学习的工业设备预测性维护
基于深度学习的工业设备预测性维护是一种利用先进的数据分析和机器学习技术，通过对设备运行数据进行实时监控与分析，预测设备可能的故障并提前采取维护措施的技术方法。相比传统的预防性维护，预测性维护能够显著降低设备的停机时间和维护成本，同时提高设备的使用寿命和运行效率。 1. 背景与动机 传统维护方式的局限：传统的维护方式通常包括事后维护和定期维护。事后维护是在设备发生故障后进行修复，往往会导致生产
RealityCheck™电机监测和预测性维护模型
RealityCheck™电机 一个附加的软件工具箱，可实现条件监测和预测性维护功能，而无需依赖额外的传感器。相反，它使用来自电机控制过程的电子信息作为振动和其他传感器的代理。凭借其先进的信号处理和机器学习(ML)模型，RealityCheck Motor是Reality AI Tools®软件的附加组件，旨在创建检测和分类负载，振动等各种条件下的小波动和异常的算法。然后将
预测性营销在业务经营中的实践：开源AI名片商城系统小程序的应用与实例
在数字化浪潮中，预测性营销已经成为企业获取市场竞争优势、推动业务增长的关键手段。而开源AI名片商城系统小程序，作为一种融合了先进技术和智能分析能力的工具，为企业在业务经营中实现预测性营销提供了有力支持。 首先，让我们通过一个具体实例来展示开源AI名片商城系统小程序在数据收集与处理方面的应用。假设某电商平台想要深入了解其目标用户群体的购买习惯和喜好，以制定更精准的营销策略。通过开源AI名片商城
基于IIoT的设备预测性维护设计
基于IIoT的设备预测性维护设计 一、引言 在工业物联网（IIoT）的背景下，设备预测性维护成为了一种关键的战略，能够帮助企业提前发现并解决设备故障，从而提高生产效率、减少停机时间，并降低总体维护成本。为了实现这一目标，我们需要对基于IIoT的设备预测性维护进行系统的设计。 二、系统设计概述 数据收集与分析：首先，我们需要从各种IIoT设备中收集数据，包括运行数据、环境数
罗兰贝格-预测性维护——数字化运维的制胜基石——附下载链接
来源 | 罗兰贝格 从需求侧来看,完整的数字化运维服务将成为企业选择运维服务供应商的主要考量维度之一。罗兰贝格针对全球领先制造企业的调研结果显示,85%以上的受访者认为运维服务商应更多地关注数字化方案规划能力,97%的受访者认为运维服务商应提供主动、完整的数字化运维服务方案。随着先进制造业对运维服务的注重维度已经改变,过去传统的备品备件购买及定期维护观念已经过时,通过工业互联网和人工智能赋能的数
预测性维修系统的功能分析和建设建议
随着工业领域的不断发展，设备状态监测、健康管理和智能诊断变得愈发重要。预测性维修系统通过先进的技术和可靠性评估，帮助企业判断设备状态，识别故障早期征兆，并生成故障预判，从而提出检维修建议。在这一背景下，本文将分析预测性维修系统的功能，并提出建设建议，以帮助企业提高设备管理水平和智能化程度。 一、预测性维修系统功能分析 1、数据采集与处理 PreMaint系统以设备完整性管理数据为基础，结
厂务设备设施中如何使用工具实现预测性维护（PdM)
在现代工业环境中，厂务设备设施的有效维护对于确保生产连续性和降低运营成本至关重要。随着技术的不断发展，预测性维护（PdM）成为提前发现潜在设备故障的关键。本文将深入研究厂务设备设施如何利用各种先进工具实现预测性维护的目标。 1. 振动分析 振动分析是对旋转设备进行预测性维护的有力工具。通过实时监测设备振动，可以检测到轴承故障、不平衡和机械松动等问题。这为设备管理者提供了在设备失效之前采取纠
浅谈预测性维护，看ZETA-LPWAN如何切入“泛工业”物联网
导读 纵行科技推出ZETA Edge-AI智能终端产品，结合ZETA窄带通信和边缘智能的优势，旨在打造“轻量瘦身”的预测性维护应用，即用20%的成本覆盖80%的典型旋转设备故障模式。此外，在“泛工业”场景，ZETA Edge-AI通过将工业AI算法前置到智能终端，并充分发挥ZETA通信在成本、功耗、数据安全和底层技术创新等方面的优势，助力企业突破万物互联的数据采集和传输壁垒，提供差异化的数字增值
提升泵类设备性能的解决方案：基于AI的预测性维护
随着工业的智能化和数字化发展，设备维护的方式得到不断优化。人工智能（AI）、机器学习和云计算等先进技术的引入，使得设备健康管理系统的数据采集、实时分析、故障预警与智能诊断等能力得到提升。借助这些设备预测性维护手段，设备维护工程师可以提前采取措施，最大限度地减低计划外停机时间、控制维护成本、延长设备的使用寿命并改善工厂的安全性。 图.基于AI的预测性维护（全景网） 设备维护是企业利润
战争与格瓦特发现了更具预测性的投战
Back in May of this year, we introduced kWAR, a pitching WAR statistic which we hoped would provide a more predictive alternative to fWAR. By utilizing kwERA’s simple focus on a pitcher’s strikeo
旋转设备状态监测与预测性维护：提高设备可靠性的关键
在工业领域的各个行业中，旋转设备都扮演着重要的角色。为了确保设备的可靠运行和预防潜在的故障，旋转设备状态监测及预测性维护变得至关重要。本文将介绍一些常见的旋转设备状态监测方法，并探讨如何利用这些方法来实施预测性维护，以提高设备可靠性和生产效率。 针对旋转设备常用的设备状态监测方法主要由以下几种： 1. 振动监测：振动监测通过安装振动传感器并实时监测设备的振动特征，可以检测设备的不平衡、磨损
什么是有效的预测性维护 ？
在现代制造业的背景下，设备的可靠性和生产效率成为了企业追求的关键目标。而预测性维护（Predictive Maintenance，简称PdM）作为一种先进的维护策略，逐渐成为了实现这些目标的重要工具。然而，什么是有效的预测性维护？在本文中，我们将探讨有效预测性维护的定义、要素以及如何通过PreMaint来实现它的关键因素。 图.设备预测性维护（iStock） 一、定义：什么是有效的
想要避免计划外停机？预测性维护技术是关键
在现代工业领域，非计划停机是一项令人头疼的问题，它导致生产损失、利润减少，并给运营团队带来巨大的压力。然而，基于时间的维护策略并不能有效应对所有设备故障，因为大部分故障表现出随机模式，难以准确预测和预防。在这种情况下，基于机器学习的预测维护成为一种强有力的工具，它能够提前识别设备故障，并采取相应措施，以避免非计划停机的发生。 基于机器学习的预测性维护是一种利用机器学习算法来预测设备故障并采取
一文读懂工业设备预测性维护的概念与实现
在设备管理领域，针对磨损类设备，我们常用PF曲线来描述其寿命特性，如下图所示。可以看出设备的性能劣化是一条缓慢的曲线，其劣化过程存在潜在故障发生点（对应P点，一般认为是最早能检测到潜在故障的时间点）和功能故障发生点（对应F点，一般指达不到设备应有功能所在的点）。从潜在故障到功能故障的间隔期称为PF区间。 为了预防功能故障的发生，维修的时机应该在F点以前；而为了能够尽可能地利用设备或部件的有效
更高效、更精确的预测性维护方案是如何实现的？
一、预测性维护的必要性 设备维护一般有三种模式：事后维护、预防性维护和预测性维护。事后维护通常是在设备产生故障后采取措施进行维护，是一种成本较大的维护方式。预防性维护属于事先维护，是一种基于时间、性能等条件，对设备进行定期维护，但更多是根据经验进行维护的方式。 相较于事后维护和预防性维护两种方式，预测性维护具有智能化、降低维护成本、减少停机时间等特点。目前市面上有很多关于预测性维护的产品或
基于振动传感器数据构建预测性维护AI模型
“ 预测性维修（Predictive Maintenance，简称PdM）是以状态为依据(Condition Based)的维修，在机器运行时，对它的主要（或需要）部位进行定期（或连续）的状态监测和故障诊断，判定装备所处的状态，预测装备状态未来的发展趋势，依据装备的状态发展趋势和可能的故障模式，预先制定预测性维修计划。” 01 — 振动传感器的基础知识 传感器的主要应用领域： 土木桥梁；机械机床
旋转设备实施预测性维护面临的挑战及解决方案
旋转设备是工业领域中至关重要的一类设备，然而，它们常常面临着各种故障和损耗，给生产运行和设备维护带来了诸多挑战。为了应对这些挑战，越来越多的企业开始采用预测性维护技术，以提前发现故障迹象并采取相应措施。本文将从旋转设备的主要故障原因、实施预测性维护面临的挑战以及对应的解决方案三个方面进行探讨。 旋转设备主要的故障原因： 旋转设备的故障原因多种多样，可以将主要的故障源分为三类。 1. 磨损
预测性维护为何能够帮助企业降低设备维护成本？
预测性维护在企业设备管理中扮演着重要的角色，它通过实时监测设备状态和数据分析，能够提前预测潜在故障，并采取相应的维修措施，从而帮助企业降低设备维护成本。本文将介绍预测性维护的作用，探讨造成设备维护成本高的原因，并详细阐述企业如何通过设备管理系统实施预测性维护来降低维护成本。 预测性维护的作用 预测性维护是一种基于设备状态和数据分析的维护策略。它通过使用传感器、监测设备运行参数和数据采集技术
预测性维护为何能够帮助企业降低设备维护成本？
预测性维护在企业设备管理中扮演着重要的角色，它通过实时监测设备状态和数据分析，能够提前预测潜在故障，并采取相应的维修措施，从而帮助企业降低设备维护成本。本文将介绍预测性维护的作用，探讨造成设备维护成本高的原因，并详细阐述企业如何通过设备管理系统实施预测性维护来降低维护成本。 预测性维护的作用 预测性维护是一种基于设备状态和数据分析的维护策略。它通过使用传感器、监测设备运行参数和数据采集技术
如何提升设备投资回报率：预测性维护在制造业的应用
在当今竞争激烈的制造业市场中，企业需要不断寻求提高生产效率和降低成本的方法。作为重要资产之一，设备投资回报率成为制造企业关注的焦点。然而，许多企业在设备维护和管理方面面临着一些挑战，这可能导致设备投资回报率的下降。为了解决这一问题，制造企业越来越多地采用预测性维护系统作为关键策略，以提升设备投资回报率。 设备投资回报率的挑战与解决方案 在制造业中，设备投资是企业的重要资产之一。然而，设备的
如何提升设备投资回报率：预测性维护在制造业的应用
在当今竞争激烈的制造业市场中，企业需要不断寻求提高生产效率和降低成本的方法。作为重要资产之一，设备投资回报率成为制造企业关注的焦点。然而，许多企业在设备维护和管理方面面临着一些挑战，这可能导致设备投资回报率的下降。为了解决这一问题，制造企业越来越多地采用预测性维护系统作为关键策略，以提升设备投资回报率。 设备投资回报率的挑战与解决方案 在制造业中，设备投资是企业的重要资产之一。然而，设备的
探究工业运营中的三大工具：根因分析、过程优化和预测性维护
在工业运营领域，根本原因分析、过程优化工具和预测性维护正在彻底改变维护实践的方式。这些工具的战略性组合使得制造工厂能够提升实践水平、提高生产力，并实现持续的成功。本文将以PreMaint为基础，探讨这些工具之间的差异，以及如何协同使用它们，以满足团队的需求。 一、根因分析 根因分析（RCA）是一种系统性的问题解决技术，旨在确定问题的根本原因，而不仅仅是应对问题的表面症状。它提供了一种深入挖
Amazon 上的数字孪生：使用 L3 预测性数字孪生来预测“行为”
在上一篇博文中，我们讨论了数字孪生的定义和框架，这与我们的客户在其应用中使用数字孪生的方式一致。我们将数字孪生定义为“单个物理系统的动态数字表示，它通过数据进行动态更新以模仿物理系统的真实结构、状态和行为，从而加快获得业务成果。”此外，我们描述了一个四级数字孪生平衡指数（如下图所示），帮助客户了解他们的使用案例以及实现他们所寻求的商业价值所需的技术。 亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开
高吞吐、低延迟，工业 IIoT 场景中的设备预测性维护最佳实践
在工业物联网环境中，产线机组设备运行、运输设备移动、试验仪器运行等场景都会产生振动信号。如果能对采集到的振动信号进行分析，我们就可以预估设。备的疲劳年限、及时知晓设备已发生的异常以及预测未来仪器可能发生的异常。如果你追求科学精细地管理设备全生命周期健康，不妨来看看这套解决方案。 工业物联网场景下，设备故障一般可以分为突发性故障（随机故障）与时间依存性故障。随机故障由偶然因素引起，以往很难防止这类