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原创|大数据新闻|编辑:陈久凤|2021-05-10 11:35:27.323|阅读 112 次
概述:随着科技的进步,很多制造业核心设备自动化程度越来也高,价格越来越昂贵,运行状况复杂,常用监测手段难以奏效,维护成本居高不下。核心设备一旦出现故障或者停机,给企业将造成很严重的损失。如何做好设备故障预测是企业面临的一大难题。
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随着科技的进步,智能制造的普及,很多制造业核心设备自动化程度越来也高,价格越来越昂贵,运行状况复杂,常用监测手段难以奏效,维护成本居高不下。核心设备一旦出现故障或者停机,给企业将造成很严重的损失。
设备故障的预测和健康管理,很多制造业都纳入企业发展的战略地位。
为了降低设备维护成本,减少设备故障给生产、管理带来的损失。
我们要先明白,什么是设备故障,设备故障的分类,设备故故障征兆。
什么是设备故障:
设备故障顾名思义,就是指设备某些零件失去原有的精度或者性能,设备不能正常运行、技术性能降低,从而导致设备中断生产或者设备报废等情况。
导致设备故障的原因有很多,在设备使用过程中,由于摩擦、外力、人为操作、寿命、化学腐蚀等原因,会造成零件逐渐磨损和腐蚀。
所以,加强设备的保养,及时掌握零件使用情况,提前预测,就在设备故障中起到关键性作用。
设备故障的分类:
我们常见的设备故障,一般分为以下几类:
1、磨损性故障:所谓磨损是指机械在工作过程中,互相接触做相互运动的对偶表面,在摩擦作用下发生尺寸、形状和表面质量变化的现象。
2、腐蚀性故障:化学腐蚀、电化学腐蚀、无力腐蚀
3、断裂性故障:脆性断裂、疲劳断裂、应力腐蚀断裂、塑性断裂等
4、老化性故障:使用寿命长。
但是,无论是哪种类型的设备故障,我们都应该引起极度的重视。要在早期故障期做出快速响应,降低设备故障给企业带来的损失。
设备故障的征兆:
设备故障主要表现就是功能异常。比如:启动困难、启动慢,甚至不能启动;比如设备在运转过程中功率不足;设备过热高温;油、气消耗过量等现象。
制造业该如何对设备进行有效预测及健康管理呢?
慧都设备故障数据分析及预测解决方案,从产线的实时监测、设备远程监控、环境异常示警、预测性维护等方面,帮众多企业降低设备故障带来的损失。
做好设备故障预测,主要从5个方向着手:数据来源——业务数据——数据处理及存储——数据分析——数据展现等层级,解决企业烦恼
数据来源:MES、TPM、设备数据采集系统、SQL等数据库、其他格式数据
业务数据:设备台账、设备状态、维修工单。、保养工单、点巡检记录、备件台账、人员档案、培训记录等数据
数据处理及存储:批量数据接入、实时数据接入——数据抽取、数据转换、数据清洗、数据过滤——数据管理及存储
数据分析:设备故障分析、设备劣化倾向分析、设备维修情况分析、零部件出入库分析和预测
数据展现:报表、仪表板、嵌入业务系统、管理驾驶舱、多格式终端输出
慧都大数据,一直致力于将复杂的数据转为清晰的见解,通过端到端的方案,将更好的满足企业定制化生产的需求,提高企业运营效率。
如果您的企业也有生产质量分析、设备故障分析、工业大数据分析、能耗异常分析等需求,欢迎拨打慧都热线023-68661681或,为您免费提供大数据相关业务咨询!
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