项目背景
某钢铁公司业务广泛,包括钢铁冶金、矿业和煤化工等领域。在公司的生产线中,存在大量的大型旋转设备,这些设备的正常运行对于保障公司的经济效益至关重要。
现状分析
目前,该企业的设备监测方式主要依靠人工检查,电压、电流监控等,设备的维护保养则主要采用“事后维修”的方法。
客户期望改善的问题如下:
电机的巡检维护成本高昂,而且无法完全控制;
电机故障的反馈不够及时;
无法准确识别电机处于亚健康的状态;
事后维护的方式存在较大的安全隐患。
解决方案
本次项目将利用远程监控技术,对循环水泵站和转炉泵站电机的运行状态进行实时监测。收集电机的振动、噪声和温度数据。利用CG智能数据边缘设备及其相关软件平台,构建一个设备运行状态远程实时监控系统。该系统将结合工业机理和人工智能算法,利用先进的人工智能分析技术,精准地监测电机的运行状态,及时发现潜在问题,并提供有效的维护建议,降低设备的故障率,提高生产效率。
效果反馈
通过布置“端-边-云-用”四位一体系统,实现了:
产线电机的远程监控服务,实时了解电机运行情况;
先进的故障预警和故障提示系统,实现了对电机故障的快速识别和响应;
采用预测性维护平台,旨在减少人工巡检工作量,提高电机运维管理的效率和水平。