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PDM-設備預測性維護

基于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、邊緣計算等數(shù)智化技術(shù)打造智能化的設備預測性維護系統(tǒng)，保障設備安全、穩(wěn)定、高效運行。

北京麥斯時代-17年專注服務工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

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產(chǎn)品簡介：

隨著技術(shù)的迅猛發(fā)展，設備預測性維護作為一項重要的策略，正在逐漸改變現(xiàn)代工業(yè)設備的維護方式。基于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、邊緣計算等數(shù)智化技術(shù)打造智能化的設備預測性維護系統(tǒng)，通過在線與離線監(jiān)測相結(jié)合、有線與無線相結(jié)合、監(jiān)測與診斷相結(jié)合的方式對設備進行全方位的監(jiān)測，實時監(jiān)測設備故障的產(chǎn)生、發(fā)展、變化的全過程，進行智能健康評價并自動推送故障原因，讓管理人員掌握設備的真實健康程度，優(yōu)化檢修項目、方式和周期，減少欠修和過修現(xiàn)象，積極實踐設備預防性維修或狀態(tài)檢修，保障設備安全、穩(wěn)定、高效運行。

系統(tǒng)特色：

1.基于大數(shù)據(jù)的預警分析

利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)(AI機器學習)針對每臺設備建立健康預警模型，準確預判設備異常。對于實際發(fā)生的數(shù)據(jù)可以判斷機組是否正常，對設備運行狀態(tài)進行預警。

2.利用振動專用算法+規(guī)則庫全面診斷設備故障

基于設備機理（頻譜分析）專用算法進行故障診斷特征提取，結(jié)合故障規(guī)則進行故障結(jié)論推理。

功能架構(gòu)圖：

產(chǎn)品價值體現(xiàn)：

設備預測性維護采用一種先進的設備維護策略，通過利用傳感器和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，監(jiān)測設備的運行狀態(tài)，可以提前發(fā)現(xiàn)潛在故障模式和趨勢，從而進行預防性的維護和維修。

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