系統(tǒng)簡(jiǎn)介
人工智能與數(shù)字孿生的結(jié)合幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)對(duì)其設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)，通過(guò)建立基于PHM（Prognostics Health Management）的人工智能模型，系統(tǒng)可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的概率分布來(lái)推斷出設(shè)備出現(xiàn)故障的概率。這種預(yù)測(cè)能夠使企業(yè)提前采取預(yù)防性的檢測(cè)以及零件更換措施來(lái)降低故障發(fā)生的概率，延長(zhǎng)設(shè)備的使用和生命周期。
系統(tǒng)特點(diǎn)
工廠級(jí)孿生
將整個(gè)供應(yīng)鏈系統(tǒng)數(shù)字化，包括物料采購(gòu)、運(yùn)輸、庫(kù)存和供應(yīng)商管理等方面
車(chē)間級(jí)孿生
將制造工藝進(jìn)行數(shù)字化建模，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)仿真和優(yōu)化，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量
產(chǎn)線級(jí)孿生
可實(shí)現(xiàn)產(chǎn)線設(shè)備監(jiān)測(cè)，生產(chǎn)過(guò)程監(jiān)控和生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集等功能
工位級(jí)孿生
可以實(shí)現(xiàn)工位設(shè)備監(jiān)測(cè)、人員監(jiān)控、生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集等功能
系統(tǒng)模塊
1、實(shí)時(shí)檢測(cè)和預(yù)測(cè)
數(shù)字孿生技術(shù)可以實(shí)時(shí)采集設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中的各種數(shù)據(jù)，如溫度、壓力、震動(dòng)等，并傳輸?shù)教摂M模型中進(jìn)行分析
2、在線性能監(jiān)測(cè)
對(duì)產(chǎn)品的生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，從而獲取產(chǎn)品的性能數(shù)據(jù)，通過(guò)分析可以了解產(chǎn)品性能的實(shí)時(shí)變化，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決問(wèn)題，提高生產(chǎn)效率
4、設(shè)備故障分析及預(yù)測(cè)
通過(guò)對(duì)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)異常情況并預(yù)測(cè)可能的故障。一旦發(fā)現(xiàn)異常，可以采取措施進(jìn)行維修和更換，避免設(shè)備故障的發(fā)生
3、優(yōu)化設(shè)備維護(hù)計(jì)劃
根據(jù)實(shí)際設(shè)備狀態(tài)和運(yùn)行情況，制定更具針對(duì)性的維護(hù)計(jì)劃。通過(guò)分析設(shè)備的健康狀態(tài)和預(yù)測(cè)故障風(fēng)險(xiǎn)，可以準(zhǔn)確判斷何時(shí)需要維護(hù)
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