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随着数字经济的迅速发展,各种工业设备、机械设备正面临着信息化、数智化转型的现实需求,以确保高效能管理和运维。不过,机械设备尤其是旋转类设备,在长期的运转过程中难免会出现耗损和故障。据中国设备管理协会数据显示,70%的工业事故源自于设备故障大大增加了生产成本。因此,设备维护成为了一项必要性的工作。
 
近年来,随着物联网技术的兴起,工业设备预测性维护热度越来越大。预测性维护是以设备状态为依据的维修,是对设备进行连续在线的状态监测及数据分析,诊断并预测设备故障的发展趋势,提前制定预测性维护计划并实施检维修的行为。

 
 
ZETA技术研发商纵行科技推出了ZETA工业设备预测性维护方案,推出了“ZETA+Edge AI”边缘智能终端——ZETA端智能振温传感器。能直接部署在端侧,进行数据采集、计算分析从而辅助决策,不仅能满足工业各种复杂场景的灵活部署,也真正解决了工业场景中数据采集“最后一公里”的数字化难题。
 
ZETA工业设备预测性维护方案,最大的优势在于可以有效降低成本。一方面,Edge AI边缘计算可避免大数据量通讯,不占用云端资源,使预测性维护的实施方案极其灵活、轻便,从而可使成本降到最低;另一方面,纵行科技把Edge A前置,移植到智能终端内部,实现数据的即采集即处理,能最大限度延长终端电池寿命。
 
ZETA工业设备预测性维护方案,智能终端的故障告警准确率能达到95%,误报率低于1%。该方案能长期监测分析历史数据,采用阈值判定、趋势分析和概率统计等方法对设备状态进行评估,及时发现设备异常状态。帮助用户进行故障排查和定位,提高故障处理效率,保障工厂设备运转不停。它能极大地节省开销、增强系统的可用性,避免或最小化故障停机时间,有时候还能挽救生命。

 
 
ZETA工业设备预测性维护方案,作为事前维修方案,通盘考虑了设备状态监测、故障诊断、预测、维修决策支持等设备运行维护的全过程,可以避免被动化的事后维修,这是一种“无维护”管理方法,也是一种简单高效的数智化解决方案。
 
目前,ZETA工业设备预测性维护方案,已经在南方水泥、威立雅、泰国暹罗水泥集团等国内外大型工业企业内落地应用,为工厂设备监测以及数智化管理带来更大的信心。

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