系統(tǒng)簡介
人工智能與數(shù)字孿生的結(jié)合幫助企業(yè)實現(xiàn)對其設備的預測性維護，通過建立基于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)的概率分布來推斷出設備出現(xiàn)故障的概率。這種預測能夠使企業(yè)提前采取預防性的檢測以及零件更換措施來降低故障發(fā)生的概率，延長設備的使用和生命周期。
系統(tǒng)特點
工廠級孿生
將整個供應鏈系統(tǒng)數(shù)字化，包括物料采購、運輸、庫存和供應商管理等方面
車間級孿生
將制造工藝進行數(shù)字化建模，實現(xiàn)實時仿真和優(yōu)化，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量
產(chǎn)線級孿生
可實現(xiàn)產(chǎn)線設備監(jiān)測，生產(chǎn)過程監(jiān)控和生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集等功能
工位級孿生
可以實現(xiàn)工位設備監(jiān)測、人員監(jiān)控、生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集等功能
系統(tǒng)模塊
1、實時檢測和預測
數(shù)字孿生技術(shù)可以實時采集設備運行過程中的各種數(shù)據(jù)，如溫度、壓力、震動等，并傳輸?shù)教摂M模型中進行分析
2、在線性能監(jiān)測
對產(chǎn)品的生產(chǎn)過程進行實時監(jiān)測，從而獲取產(chǎn)品的性能數(shù)據(jù)，通過分析可以了解產(chǎn)品性能的實時變化，及時發(fā)現(xiàn)并解決問題，提高生產(chǎn)效率
4、設備故障分析及預測
通過對設備運行數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)異常情況并預測可能的故障。一旦發(fā)現(xiàn)異常，可以采取措施進行維修和更換，避免設備故障的發(fā)生
3、優(yōu)化設備維護計劃
根據(jù)實際設備狀態(tài)和運行情況，制定更具針對性的維護計劃。通過分析設備的健康狀態(tài)和預測故障風險，可以準確判斷何時需要維護
系統(tǒng)頁面
在線留言
歡迎給我們留言
