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成都工博會同期論壇回顧 | 圖爾克基于機器學習的預測性維護系統

2025/5/6 14:31:24

  智能維護如何及時檢測到故障?

  基于機器學習的預測性系統維護的成都工博會同期論壇,圖爾克演講直播于4月23日順利完成,小伙伴們可以持續關注我們后期不定期推出的更多直播內容。

  4月23日,成都國際工業博覽會同期論壇期間,圖爾克為現場觀眾們帶來了夯實的內容和豐富多彩的產品及解決方案。現場觀眾們深入了解最前沿的技術信息。可用性是設備綜合效率的關鍵因素。若機器因故障而閑置,則會導致意外生產停頓,進而造成損失。為了避免這種情況發生,工業4.0時代的維護通過永久訪問傳感器數據來實施。

  益處:更快檢測到錯誤或磨損導致的異常情況。這是因為可以直接向相關負責人發出警報,或已經將狀態數據集成在預見性維護中。這意味著,與可避免的維護操作相關的不確定的額外成本將成為過去。

  ‌提前識別潛在故障‌:通過實時監測設備運行參數和數據分析技術,可在故障發生前發現異常趨勢,減少突發停機風險。‌

  優化維護計劃‌:基于設備狀態預測剩余壽命和故障模式,精準制定維護時間與內容,避免過度維護或維護不足,從而降低維護成本。‌

  延長設備使用壽命‌:通過主動修復潛在問題,減少設備異常損耗,確保設備長期穩定運行。‌

  提升生產效率‌:最大程度減少非計劃停機時間,保障生產連續性,間接提高企業競爭力。‌

  降低綜合成本‌:相較于傳統周期性維護,預見性維護通過精準維護減少備件更換頻率和人工干預,綜合節省維護成本。

  以上作用表明,預見性維護以數據驅動為核心,幫助企業實現從被動響應到主動預防的維護模式升級。圖爾克電機狀態監測解決方案采用三軸振動傳感器和深度學習技術來監控電機及其相關系統的工作狀態。一旦發現異常振動模式,系統就會以 1 至 5 的嚴重程度值發出報警,以指示嚴重程度的增加。

  該方案中我們重點關注的是電機相關系統:一般指電機+減速機+軸承+負載等設備)的機械故障。例如,錯位、不平衡、部件磨損或結構損壞。這些故障一般表現為過度振動、異常聲音和機械部件過早磨損,這將導致機組壽命和效率的降低。

  我們的目標在于更早發現和解決該異常,并將風險或故障損失降低。

  利用圖爾克的軟硬件解決方案實施整個控制和狀態監測系統。利用單個聯絡點,工廠計劃人員不僅能節省時間,還能獲得協調的組件。而假如想要集成其他制造商的服務或發送數據到自己的云端呢?別擔心,開放式接口可保證穩定的高系統靈活性。

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