Снижение поломок оборудования

Предиктивное обслуживание оборудования, оптимизация параметров работы


Предиктивное (предварительное, предсказательное) обслуживание оборудования с использованием интернета вещей может уменьшить простой оборудования в связи с поломками и ремонтом до 50% и уменьшить инвестиции в оборудование на 3-5%.

 

     Цели цифровизации промышленности:

 

    • Анализ данных, получаемых от оборудования и датчиков IIoT позволяет оптимизировать параметры работы оборудования, что приводит к уменьшению дефектов и брака продукции на 90%
    • Внедрение предиктивного обслуживания оборудования позволяет сократить простои оборудования в связи с внеплановым ремонтом, что приводит к повышению эффективности производства на 30%.


Процесс внедрения предиктивного обслуживания включает в себя:

 

  1. Сбор данных, поступающих от датчиков установленных на оборудовании и в окружающем пространстве.
    Выделения тех параметров, которые влияют на поломку оборудования: повышение температуры, повышение уровня вибрации.
  2. Создание цифрового двойника оборудования.
  3. Проверка модели. На “вход” модели подаются данные, которые могли бы свидетельствовать о поломке (повышение температуры, повышение уровня вибрации). На “выходе” должен “появится”  сигнал тревоги.
  4. Внедрение и улучшение характеристик “работы” модели.


Концепции предиктивного обслуживания и оптимизации параметров работы оборудования

 

  Наша компания сотрудничает с ведущими производителями ПО в сфере искусственного интеллекта, предиктивного обслуживания, IIoT, что позволяет нам находить наилучшие решения для наших клиентов!

Статьи
12 января 2018
Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) — общее направление искусственного интеллекта и мат...
16 декабря 2020
Цифровизация и внедрение решений на основе ИИ в сферу строительства   Строительство — это 13% мировой экономики...
Подписаться на рассылку
Ignition by Inductive Automation