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CET中電技術(shù)推出工業(yè)設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng),打破傳統(tǒng)運(yùn)維困局。系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的全域可視化監(jiān)控,對(duì)設(shè)備異常進(jìn)行智能預(yù)警,并精準(zhǔn)預(yù)測(cè)故障類型,幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)從 “盲目檢修" 到 “精準(zhǔn)預(yù)測(cè)"、從 “被動(dòng)搶修" 到 “主動(dòng)預(yù)防",大幅降低非計(jì)劃停機(jī)概率、延長設(shè)備使用壽命,為工業(yè)設(shè)備全生命周期健康管理提供強(qiáng)力支撐。

四大核心價(jià)值
專業(yè)圖譜,設(shè)備狀態(tài)一目了然
建立 “駕駛艙 - 設(shè)備集群 - 設(shè)備信息看板" 多層級(jí)的信息圖譜,集中展示設(shè)備資產(chǎn)分布、健康度、告警等級(jí)、測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)等,為管理者提供數(shù)字化決策依據(jù)。并通過專業(yè)圖譜分析,將設(shè)備振動(dòng)、溫度、轉(zhuǎn)速、位移、電磁等抽象參數(shù),轉(zhuǎn)化為直觀的圖形界面,幫助運(yùn)維人員掌握集群整體健康狀態(tài)。

智能預(yù)警,設(shè)備異常早識(shí)早防
針對(duì)穩(wěn)態(tài)、變工況等多種場景,采用基于固定閾值、動(dòng)態(tài)閾值、趨勢(shì)預(yù)測(cè)多種預(yù)警算法,精準(zhǔn)識(shí)別正常工況波動(dòng)與實(shí)際異常狀態(tài),在設(shè)備性能退化初期或故障發(fā)生前發(fā)出告警,解決傳統(tǒng)運(yùn)維預(yù)警不及時(shí)、誤報(bào)漏報(bào)多的痛點(diǎn),以便運(yùn)維人員能提前介入排查隱患、制定檢修計(jì)劃,有效避免設(shè)備故障甚至非計(jì)劃停機(jī)。

“AI+機(jī)理"診斷,故障類型精準(zhǔn)預(yù)測(cè)
基于機(jī)理診斷模型和AI診斷模型,對(duì)預(yù)警信息、歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)工況以及設(shè)備知識(shí)圖譜進(jìn)行智能分析,精準(zhǔn)預(yù)測(cè)設(shè)備故障類型并提供運(yùn)維建議,準(zhǔn)確率>95%;另外,支持自動(dòng)生成診斷報(bào)告,為后期精準(zhǔn)運(yùn)維提供有力支撐。

本地大模型知識(shí)庫,設(shè)備健康閉環(huán)管理
數(shù)據(jù)輸入私有知識(shí)庫生成智能診斷結(jié)果,結(jié)合LLM大語言模型與AI問答輸出精準(zhǔn)運(yùn)維建議,支撐科學(xué)運(yùn)維決策;同時(shí)診斷案例反向回哺私有知識(shí)庫,形成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)-智能診斷-決策輸出-知識(shí)迭代的閉環(huán),持續(xù)提升設(shè)備智能運(yùn)維水平。





CET工業(yè)設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)已廣泛應(yīng)用于化學(xué)工業(yè)、油氣開采、有色金屬冶煉、生產(chǎn)制造等多個(gè)領(lǐng)域,幫助企業(yè)告別盲目維修,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和主動(dòng)預(yù)防,不僅大幅降低非計(jì)劃停機(jī)概率,提升設(shè)備全生命周期管理與生產(chǎn)運(yùn)營效率,同時(shí)夯實(shí)智能運(yùn)維體系建設(shè),助力企業(yè)樹立 “數(shù)智轉(zhuǎn)型、安全高效、綠色低碳" 的形象。


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