工业运维及安全SAAS服务

                            工业维护的三个阶段对比:


                            1.修复性维护:机械故障发生后,维护人员前往现场检修维护

                            计划外?;?,造成经济损失

                            高额紧急维护成本

                            2.预防性维护:周期性安排人员保养维护

                            突发性故障风险仍然无法完全杜绝

                            维护周期难以把控,零备件资源使用不合理

                            3.预测性维护:传感器获取设备信息,设备状态实时监控,大数据分析给出维护建议,故障发生前预警而完成维护

                            大幅度降低维护成本及故障率,优化生产

                            提高设备运行生命周期


                            因此,我们借助于信息技术、人工智能推理算法研发出一套智能工业运维系统。该系统可监控、管理与评估系统自身的健康状态,在设备发生故障之前对其进行预测,并结合现有的资源提供一系列的维护建议,是一种集故障检测、隔离、健康预测与评估及维护于一身的综合技术。



                            该系统主要包含以下几个部分:


                            1.设备感知层

                            各类稳定实时采集数据的传感器,振动,温度,压力,电流,电压等构成基础数据来源。

                            2.数据传输

                            基础数据通过无线中继器,稳定传输到本地服务器。

                            3.本地储存

                            数据储存到本地服务器,处理,储存,显示。

                            4.云端计算

                            本地数据上传ALPHA Cloud,云端AI处理分析,将各类数据综合判断,进行健康度分析,故障分析。

                            5.远程运维

                            通过数据分析,提前预警,指导运维。


                            智能工业运维系统基于安尔法IoT平台,在安尔法私有云ALPHA Cloud部署,适用于任何工业场地设备智能运维。


                            此外,该系统不仅限于接入现有传感器产品,它还可支持多元参数数据接入,可以制定不同的监测场景。并为用户提供基于互联网的SAAS(Software as a Service)服务,帮助企业实现工业设备运维管理。

                            此外,该系统不仅限于接入现有传感器产品,它还可支持多元参数数据接入,可以制定不同的监测场景。并为用户提供基于互联网的SAAS(Software as a Service)服务,帮助企业实现工业设备运维管理。


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