随着人工智能和机器学习的飞速发展,各行各业都在探索如何将这些技术应用于实践中。预测性维护行业也不例外。这些新技术能够帮助设备管理者和技术人员更好地监测和诊断设备故障,提高设备的可靠性和运行效率。
设备健康度评估是指对工业生产设备的运行状态、性能指标等进行分析、评估和诊断的过程。通过对设备健康度评估的实施,可以及早发现和排除设备的故障和隐患,提高设备的可靠性和使用寿命,降低生产成本和风险,提高生产效率和经济效益。
可持续性是当今制造企业的一个紧迫问题。企业认识到需要转变,做更可持续的制造,但不确定如何实现。本文分享6个可执行事项,供希望变得更加可持续的制造企业参考。
设备健康度评估是指对设备运行状态进行评估,以确定设备当前的工作状态、性能和可靠性水平。通过设备健康度评估,可以及时识别出潜在的故障和问题,并采取相应的维护措施,提高设备的可靠性和效率。
在石油和天然气领域,设备的终身维护成本是很高的。设备都有必须进行的标准做法和常规维护手段。例如,维护团队根据设备制造商推荐的时间表检查设备(即使设备处于完美的工作状态),但定期停产意味着生产暂停。
随着经济的快速发展和国际贸易的不断增长,港口在全球经济中扮演着越来越重要的角色。然而,港口的运营和管理也面临着许多挑战,例如环境污染、能源浪费、设备故障等问题。人工智能技术的快速发展为解决这些问题提供了全新的解决方案。
作为锂离子电池关键材料之一,负极材料对锂离子电池的最终性能起着至关重要的作用。高能量密度、高功率密度动力锂离子电池的性能优化需要依托于负极材料的技术创新突破,因此高性能负极材料成为目前锂离子电池的研究热点之一。
在人工智能和机器学习的热潮下,如何提升以设备为中心的设备管理水平一文中,我们理解了AI和ML的应用依赖于干净、可用、准确的设备/资产数据,这是实现自主决策、推动数字化转型过程中,设备数据发挥的作用。
起重机作为一种广泛应用于工厂、货场、港口等场所的装卸设备,在货运行业发挥着重要的作用。由于其重要性,起重机的工作状态直接关系到整机的工作性能、安全性和可靠性。一旦发生故障会带来巨大的直接和间接损失。因此,实时监测起重机的状态,及时诊断故障,并进行设备健康管理,是非常必要的。
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