witium’s dynamic
随着煤矿金属行业的数字化转型，企业每天都会产生大量数据，而这些信息中往往都隐藏着宝贵的见解，这些见解有可能帮助减少计划外停机时间、简化流程、提高资产绩效并实现更可靠和可预测的结果。设备故障预测性维护解决方案将原始数据转化为可操作的洞察力，有助于在故障发生前数天、数周甚至数月诊断设备问题。 结合深度学习方法的预测分析模型甚至可以预测设备资产的剩余使用寿命。
据德勤研究显示，从被动的、基于条件的维护策略转变为更加数据驱动的主动维护方法可以节省大量成本。据估计，预测性维护可以将煤矿金属行业运营的维护计划时间减少20-50%，将总体维护成本降低5-10%。从本质上讲，数字化转型是关于人们能够接受新的工作方式并真正成为他们所做的一切以数据为主导的专家。 使用预测性解决方案，我们能够在思维上做出相应转变，并且为团队带来了真正的变革性收益。提高了绩效，并使设备运维管理变得更加高效并具备更高的运营敏捷性。
上海辉泰Witium，依托专注于工业物联网+人工智能(工业AIoT)领域，十年深耕技术、服务全球客户的沉淀，成功研发出基于机理及大数据数理模型的设备预测性维护解决方案 -- WitExpert。常见的旋转机械包括减速机、空压机、水泵、风机、电机等等，通过在靠近设备振动源的位置安装温振传感器的方式，采集设备的振动与温度数据，将特征值数据传输到我们的边缘计算网关，再通过网关把数据上传至我们的WitCloud平台，用户就可以通过Web端与App端看到设备的故障预测及相关健康信息。
通过WitExpert解决方案，企业组织能够更简单更高效地过渡到预测性维护，从而最大限度地减少停机时间和中断，并优化机械设备的维护计划。基于机理与数理的算法模型能够帮助用户花费更少的时间更精确地分析探索潜在问题，并通过警报提供早期预警指示，表明设备的什么地方偏离标准。WitExpert预测性维护解决方案还包括为用户提供规范性操作以减轻潜在故障并优化维护策略的能力。因此，运维人员在解决设备维护和性能问题时，可以通过执行预定义的指导，从而提高决策制定和调查、管理和解决问题的一致性。
工业物联网振动传感器
工业边缘计算网关
旋转设备故障预测系统
减速机设备
空压机设备
风机设备
泵机设备
水泥设备
更多行业
辉泰动态
行业资讯
公司介绍
专利资质
招贤纳士
联系方式
在线留言
公安备案号： 31011202009248号