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【防患于未然】用EOMS系統如何避免宿遷制造廠電氣意外
發布時間:2024-04-01 17:09:04 來源:
  EOMS設備健康監測系統能夠對電氣設備維保記錄、運行數據、電氣日常管理方面的數據進行收集、分析、篩選。通過收集現有系統中電氣設備運行數據、設備維保記錄、在線監測系統記錄、工作記錄、檢查記錄、設備問題或隱患等,并將所有信息與設備和平臺進行關聯,生成工作人員需要的報表內容,并從電氣設備管理、數據標準化服務、報表數據分析等方面提升電氣設備標準化、智能化管理,具備數據分析和輔助決策能力。可視化方式全面展示各平臺的設備實時健康評估狀態,便于全面掌握準確的設備狀態進行預測和總體分析。
 

 
  進行多元線性回歸算法分析,對偏移量和權重量進行大數據分析調整計算,獲取設備監測端的評估分數,為設備運維提供數據支持。
  通過數據清洗、數據特征表建立和減約,通過故障樹分析方法分析各采集特征值與故障的關聯度并形成TensorFlow神經網絡的算法模型。伴隨系統數據的完善及人工矯正,神經網絡的算法自動調整。
  基于大數據AI的設備健康評估方法
  1、狀態監測
  利用各種傳感器和監測設備對設備進行狀態監測,比如溫度、振動、電流等參數的監測。
  2、維修記錄
  記錄設備的維修情況和維修歷史,包括故障類型、維修時間、維修人員等信息。
  3、可用性評估
  評估設備的可用性,包括故障率、平均故障時間、平均修復時間、平均無故障時間等指標。
  4、操作記錄
  記錄設備的操作情況和操作歷史,包括使用時間、使用頻率、使用人員等信息。
  5、檢查和測試
  對設備進行定期檢查和測試,以確定設備的健康狀況。檢查和測試包括外觀檢查、電氣測試、機械測試等多項測試。
  6、預防性維護
  通過定期更換零部件和潤滑劑、清洗設備、調整設備等方式,對設備進行預防性維護,以最大限度地保障設備的穩定運行。

  通過以上幾個方面數據來源的評估,經過大數據分析在設備異常、故障等情況下不同監測數據的呈現及趨勢建立神經網絡算法模型,后續實時數據進入模型中經過運算判斷設備健康狀態情況,以及設備健康狀態趨勢預測,為預防性維修提供決策依據

  宿遷是西楚霸王項羽的故鄉,有著5000多年的文明史和2700多年的建城史,曾是鐘吾國都城,歷史悠久,人文薈萃,素有“華夏文明之脈、江蘇文明之根、楚漢文化之魂”之稱。宿遷是酒文化的發源地之一,有中國白酒之都稱號,洋河、雙溝兩大名酒出產于此。宿遷坐擁駱馬湖、洪澤湖兩大淡水湖,大運河、古黃河、淮沭新河等眾多河流穿境而過。乾隆皇帝六下江南五次駐蹕于此,贊嘆宿遷為“第一江山春好處”。

 


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