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，助推汽車制造企業實現降本增效。當前汽車企業對產線上的一些關鍵設備，例如沖壓機等，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
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
設備診斷經驗和知識無法得到有效復制和傳承
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
有效避免沖壓機等大型汽車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
準確定位電機、飛輪軸承、沖壓機械齒輪箱，軸承等部件的故障，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，為汽車企業減少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，為汽車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，有效避免因汽車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。
為汽車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，助力汽車企業實現降本增效
-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，使用門檻更低在線溝通，請點我在線咨詢
咨詢電話
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