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系统简介

人工智能与数字孪生的结合帮助企业实现对其设备的预测性维护,通过建立基于PHM(Prognostics Health Management)的人工智能模型,系统可以根据历史数据的概率分布来推断出设备出现故障的概率。这种预测能够使企业提前采取预防性的检测以及零件更换措施来降低故障发生的概率,延长设备的使用和生命周期。

系统特点

工厂级孪生

将整个供应链系统数字化,包括物料采购、运输、库存和供应商管理等方面

车间级孪生

将制造工艺进行数字化建模,实现实时仿真和优化,提高生产效率和产品质量

产线级孪生

可实现产线设备监测,生产过程监控和生产数据采集等功能

工位级孪生

可以实现工位设备监测、人员监控、生产数据采集等功能

系统模块

1、实时检测和预测

数字孪生技术可以实时采集设备运行过程中的各种数据,如温度、压力、震动等,并传输到虚拟模型中进行分析

2、在线性能监测

对产品的生产过程进行实时监测,从而获取产品的性能数据,通过分析可以了解产品性能的实时变化,及时发现并解决问题,提高生产效率

4、设备故障分析及预测

通过对设备运行数据的分析,发现异常情况并预测可能的故障。一旦发现异常,可以采取措施进行维修和更换,避免设备故障的发生

3、优化设备维护计划

根据实际设备状态和运行情况,制定更具针对性的维护计划。通过分析设备的健康状态和预测故障风险,可以准确判断何时需要维护

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