AI智慧製造解決方案-工廠設備預知保養

生產設備不預期的故障將造成生產暫停,後續的設備維修更換更增加生產的成本,且可能延誤交貨的時程,因此對設備進行預知保養,減少故障延長設備使用年限就為傳統工廠邁向智慧工廠的重要步驟,國眾電腦設備預知保養AVEVA PRiSM解決方案協助工廠對設備故障提前預警,並進行故障診斷根源分析。

將傳統維護模式提升至預測性維護

國眾電腦預知保養AVEVA PRiSM解決方案透過APR 先進模式識別技術可將傳統維護模式提升至預測性維護。

運用AVEVA PRiSM解決方案達到預測性維護

基於設備大數據的預測性維護與診斷

AVEVA PRiSM的APR技術 (Advanced Pattern Recognition先進模式識別),將設備的實時運行數據同其特有運行模式進行比對,發現系統行爲的細微差異,從而對設備可能存在的問題進行提前預警,實現對設備的預測性維護。

預測性維護與診斷

早於傳統報警系統數天、數周或數月進行預警

傳統的警告方式為設定上、下界限,但PRiSM是以點的周圍來計算,利用演算法建立一個正常的模式,當實際值和預測值之間的偏差超過允許的限制時進行預先報警。

利用大數據及人工智能分析運算預警

PRiSM + RCM (Reliability Centered Maintenance以可靠性為中心的維修)

除了設備故障預警,PRiSM + RCM功能提供了故障原因與後續維修說明性行動說明,提供更進一步的保修決策。

Reliability Centered Maintenance

預測性維護策略 PRiSM+RCM

協助企業對設備進行預測性維護策略,對於不同的設備進行分類並進行風險等級評估,全面瞭解設備的運行情况及健康程度。

PRiSM+RCM

故障診斷根源分析 建立設備故障庫

對於設備運行時可能存在的各種問題,提供故障診斷功能,根據不同測點的信號變化,分析可能導致故障的原因,並根據每個測點值變化的大小,計算各種故障原因的可能性,從而快速鎖定潛在設備問題。

故障診斷根源分析 建立設備故障庫

各層級設備預警監控平臺

PRiSM具有高度可擴展性,可用於監視多個站點中的單個資產,或數百個遠程資產,所以不論是小到一台設備,或是大到整個廠區,都能夠進行設備的監控。

預警監控種類

國眾電腦設備預知保養AVEVA PRiSM解決方案,運用大數據AI人工智慧協助工廠進行資產績效管理,減少停機損失,降低維修成本,延長機具設備使用期限,最大化資產回報。

策略分析

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