PRODUCT CLASSIFICATION
產(chǎn)品分類工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)
機器聲紋在機械設(shè)備健康狀態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用
工業(yè)聽診器:為機器“預(yù)測性維護"
哪些行業(yè)可以用到這項技術(shù)呢?
第一,針對大型設(shè)備運維檢測,覆蓋電力、水利、軌道交通、輕工業(yè)、汽車等工業(yè)行業(yè)。以電力行業(yè)為例,針對輸電、變電、配電等環(huán)節(jié),進行核心設(shè)備故障的診斷和預(yù)測性維護、線路巡檢,同時還可以提供智能語音控制等。
第二,對空調(diào)、洗衣機、電機、發(fā)動機等工業(yè)產(chǎn)品進行“聲音質(zhì)檢",通過服務(wù)工業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)環(huán)節(jié)“最后一環(huán)",高效把控工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量。
在傳統(tǒng)的工業(yè)場景中,要判斷機器故障,常用的方法是通過人的耳朵去“聽"——比如一位經(jīng)驗豐富的電力巡檢師傅可以“聽"到變壓器發(fā)出的異常聲響來判斷它到底是過載運行、還是內(nèi)部接觸不良。
而通過人耳檢測的缺點是顯而易見的——人不可能24小時集中注意力去進行檢測,有無經(jīng)驗對檢測結(jié)果造成極大差別,此外,人耳難以捕抓瞬間發(fā)出的短促聲音并進行定格分析,需聽較長時間的聲音才能確定問題所在。而對于具備A.I.能力的算法系統(tǒng)來說,這些問題都將迎刃而解。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域行業(yè)應(yīng)用
火電設(shè)備預(yù)測性維護
電網(wǎng)設(shè)備預(yù)測性維護
風(fēng)電機組預(yù)測性維護方案
水輪發(fā)電機組預(yù)測性維護
石油化學(xué)生產(chǎn)基地設(shè)備預(yù)測性維護
礦業(yè)設(shè)備預(yù)測性維護
礦業(yè)設(shè)備預(yù)測性維護:典型應(yīng)用場景
水泥生產(chǎn)設(shè)備預(yù)測性維護
石化設(shè)備智能預(yù)測性維護
工廠通用設(shè)備預(yù)測性維護:可以監(jiān)控哪些設(shè)備?
軌道交通預(yù)測性維護
軍事裝備預(yù)測性維護
基于機器聲紋的預(yù)測性維護解決方案
基于機器聲紋的預(yù)測性維護技術(shù)優(yōu)勢
基于機器聲紋的預(yù)測性維護系統(tǒng)
基于機器聲紋的預(yù)測性維護方案特色
• 低資源、非協(xié)作人工智能技術(shù):更適合工業(yè)場景下有效樣本量少,故障發(fā)生隨機性強的特點
• 細微特征提?。?/span>更適合發(fā)現(xiàn)設(shè)備的早期故障,從而降低“大修"概率
• 多維信息融合建模:更適合大型設(shè)備、關(guān)鍵設(shè)備的整體性運維監(jiān)測
• 專用硬件與通信協(xié)議:更適合個性化現(xiàn)場部署的要求,提高工業(yè)數(shù)據(jù)的安全性
• 專用云平臺與數(shù)據(jù)通道:私有化部署,確保安全性、穩(wěn)定性和連續(xù)性
基于機器聲紋的預(yù)測性維護方案效益測算
• 經(jīng)濟效益:部分系統(tǒng)開發(fā)費用,少量的服務(wù)費用,實現(xiàn)所有設(shè)備全生命周期的智能運維,投資收益率高。
• 管理效益:減少故障停機損失、降低計劃維修停機損失、減少人工巡檢工作量,降低企業(yè)運營成本。
• 社會效益:促進企業(yè)提質(zhì)增效,助力企業(yè)向“數(shù)字化"和“智能化"的轉(zhuǎn)型升級,提高企業(yè)市場競爭力。
基于機器聲紋的預(yù)測性維護方案:可以監(jiān)測哪些設(shè)備?
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