PHM

火竞猜官网自主研发的设备故障预测与健康管理是基于多元采集数据、状态监控数据、维护历史记录等大量数据,结合特征提取与数据挖掘技术得到机器性能特征,根据设备运行状态数据,结合系统健康度量指标,进行健康评估、故障诊断和原因分析。同时可基于历史数据挖掘出与性能衰退有关的特征,进行性能预测以及有效剩余寿命评估。

PHM功能

预测性维护模型

以历史故障、维修记录为输入数据构建寿命模型,生成故障树并自动生成维护智
能指导书,
利用机器运行时的数据判断机器状况,判断故障及失效状态,进行预测性维护,
寿命模型预测的升级。

设备零件寿命管理

生产设备的零件或耗材都有一定的使用寿命,大数据分析技术根据零件或耗材的
资料、实际生产中设备的使用程度、生产车间环境条件等对零件的生命周期进行
准确预测,从而给零件的合理更换时间,保持最佳生产状态的同时有效降低生产
成本。

PHM应用效用

PHM技术的引入,使得设备维修由被动转为预测性维护,保障了生产过程中设备
的良好状态,实现设备运维效率的提升,运维成本的降低,经济效益的增加,最
终达成运营效益的最大化。

自动统计设备故障信息,通过直方图、饼状图等直观展示故障统计信息
通过健康度感知,减少企业生产过程中因设备故障而导致生产延误的风险
通过维护预警机制,减少计划外维修次数,缩短维修时间和减少维护频率
通过减少备件、保障设备、维修人力等保障资源需求,降低维修费用
通过故障树分析,提高设备的安全性和可维护性,提高维护人员的维护效率
协助后勤保障系统的设计