工業(yè)數(shù)據(jù)采集平臺在預測性維護中的作用

在加工制造、鋼鐵冶金、石油化工等工業(yè)領域，各種生產(chǎn)設備是企業(yè)的重要戰(zhàn)略資產(chǎn)。當前大多數(shù)企業(yè)的設備管理工作中，如何確保設備運行安全穩(wěn)定是維護持續(xù)性生產(chǎn)秩序的重要前提。但設備結構復雜，維護工作往往費時費力，就需要企業(yè)準確了解設備運行風險，實現(xiàn)對設備狀態(tài)的實時監(jiān)測追蹤、異常預警、預防維護等，避免大修和停機等，是企業(yè)關注的重要需求。

為實現(xiàn)對設備狀態(tài)實時感知和預測性維護，數(shù)之能提供基于工業(yè)數(shù)據(jù)采集平臺的解決方案。通過實現(xiàn)PLC、儀器儀表、工業(yè)機器人、數(shù)控機床、傳感器等設備數(shù)據(jù)采集，并對數(shù)據(jù)進行篩選、計算、變型等標準化處理，從而將數(shù)據(jù)快速對接到工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺中，實現(xiàn)設備監(jiān)控、異常告警、運維管理與數(shù)據(jù)分析等功能，及時發(fā)現(xiàn)問題并選取時機進行維護，能夠維護安全可靠的生產(chǎn)秩序，訂單能夠順利交付。

功能特點

1. 實時監(jiān)控與數(shù)據(jù)采集：以對生產(chǎn)設備進行全面的實時監(jiān)控，捕捉每一個細微的變化為后續(xù)的分析提供了豐富的素材，使得我們能夠在第一時間掌握設備的狀態(tài)變化。

2. 大數(shù)據(jù)分析與智能診斷：通過對大量歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)的綜合分析，運用先進的算法模型，能夠識別出設備異常的早期信號，發(fā)現(xiàn)異常并快速“小修”，防范于未然。

3. 預警機制與決策支持：當系統(tǒng)檢測到可能的故障風險時，會立即發(fā)出警報（微信、短信、郵件等），快速定位并查看告警信息，采取合適措施。

4. 優(yōu)化資源配置與成本控制：預測性維護不僅能減少設備故障的發(fā)生概率，還能幫助企業(yè)更加合理地安排維護計劃或巡檢計劃，避免不必要的資源浪費。

審核編輯 黃宇