因聯科技利用工業互聯網,物聯網、邊緣計算、人工智能、大數據、云計算等先進技術,進行設備智能化健康管理,設備運行多元化數據采集,設備數據管理,建立設備數字化模型,通過封裝設備機理模型+算法模型,實現設備智能健康管理、設備故障預測及全生命周期的閉環管理,逐步將事后維修、過程維修提升至預測性維修,助推水泥企業實現降本增效。當前水泥企業對產線上的一些關鍵設備,例如立磨、風機、回轉窯、提升機等,缺乏有效的故障監測手段,設備故障無法提前預警,出現故障時不能準確定位,從而導致維修時間過長、備件采購不及時等問題,給生產帶來很大壓力。
設備管理難度大
高度依賴設備穩定持續運行,設備種類多
結構復雜,管理難度大
安全無法保障
設備管理不善、葉片損壞、軸承磨損失靈
機械故障極易引發安全事故
設備運維成本高
欠維修、過維修都會導致設備不同程度損傷
大量備品配件囤積,占用企業資金
經濟損失大
工業設備價值大,維護成本高,壽命周期有限
一旦發生故障造成非計劃停機,則造成嚴重經濟損失
高度依賴專家經驗
設備運維依靠經驗豐富的專家
無法精準傳承和精準預測設備運維故障
數據價值無法最大化發揮
海量工業設備運行數據無法充分挖掘
設備劣化趨勢無法預測,無法對設備進行視情維護
設備預測性維護
有效避免生料磨、斗提、回轉窯、煤磨、斜拉鏈、輥壓機、水泥磨等大型水泥設備發生非計劃停產,提前發現早期故障,保證連續生產。提升設備維修效率
準確定位立磨高速軸、輥壓機行星齒輪、回轉窯小齒輪、風機軸承、斗提聯軸器等部件的故障,避免過維修和欠維修,提升30%維修效率。降低巡檢人力成本
使用該方案可有效解決人工巡檢工作效率低、頻次和時長不足等問題,降低巡檢強度,為水泥企業減少50%以上的日常巡檢維護時間。合理配置零部件庫存
通過該方案實現設備壽命預判,為水泥企業備品備件采購計劃提供數據依據,延長備件更換周期,降低10%備品備件庫存,減少備件資金投入。杜絕現場安全事故
通過將設備數據與因聯的預測模塊和分析工具相結合,實現機組狀態全方位預判,有效避免因水泥生產惡劣工況及或設備故障造成的傷亡事故。專家經驗數字模型化
專家知識+機理模型,有利于將之前無法準確傳承的設備運維知識和經驗進行數字化,形成可復制、可封裝的設備數字模型、故障特征案例模型。為水泥企業提供一站式云端及私有化解決方案,幫助企業快速、低成本部署業務,利用高彈性、高可靠、高并發、安全防護的特點,提供一屏三端服務支撐,通過物聯網、大數據分析和AI算法服務,助力水泥企業實現降本增效
-更低成本部署
無線部署方式的主要應用,投入成本更低-更高可靠通訊
自組織網格型無線協議,保證至少2條有效路徑-更低門檻應用
智能預警和智能診斷模型應用,使用門檻更低