项目背景
某机械公司专注于内燃机曲轴、制冷及空气压缩机曲轴以及其相关产品的制造,同时不断探索和开发制造工艺,致力于提高产品的质量和性能。
现状分析
目前工厂的设备监测手段主要依靠人力巡检,而设备维护则主要采用“事后维修”的方式。这种方式存在以下问题:
电机巡检成本较高,且难以控制;
电机故障的发现不及时,难以准确识别电机处于亚健康状态;
当线缆、变压器温度异常时,无法及时发现;
事后维修方式存在较大的安全风险。
为了解决这些问题,我们针对生产过程中关键电机的三个重要指标——振动、温度和噪声进行实时监测、记录和分析,实现电机设备的预测性维护,将传统的被动维修方式转变为积极主动的预防措施,从而提升设备全生命周期管理的智能化水平。
解决方案
利用“金狮贵宾国际空间”CG智能数据边缘系统,实现对电机设备的预测性维护,从而降低因电机故障导致的非计划停机损失。以热处理车间等关键区域的关键电机为例,我们将利用先进的“金狮贵宾国际空间”CG智能数据边缘设备及其相关软件平台搭建实时监控系统。通过融合工业机理和人工智能算法,精准地监测电机的运行状态,降低故障率,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:
对电机运行状态的远程实时监控,随时随地掌握电机的状态。
通过精确识别设备亚健康状态,及时预警并采取措施,有效降低了能耗,减少能源浪费;
减少了人工巡检的次数和时间,提高人员工作效率。