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两会时间工业操作和维护智能工业医生帮助制造业转型和升级

发布时间:2020-05-07 10:48 作者:凤凰联盟官网

  第十三届全国人民代表大。会凤凰联盟官网第二次会议于3月5日在北京开幕。在今年的政府工作报告中,传统工业的转型和!升级已成为新兴产业发展的重要组成部分。制造业转型升级、智能等关键词引起了社会各界的广泛&#;关注。。

  自2025年中国制造业战略提出以来,首相!一再强调制造业转型、和升级的重要性。在!今年的政府工作报告中,首&#;相说,要促进制造业的高质量发展,加强工业基础和技术创新,促进先进制造业与现代服务的集成与发展。加快建设一个强大的。国家。建立一个工业互联网平台,扩大。智能,为制造业转!型和升级提供能力。

  智能概念的本;质是将人工智能的创新成果与经济和社会各个领域深入结合,促进技术&#;进;步效率的提高和商。业。模式、的转变。促进实体经济创新和生产力,形成了基于人工智能的经济和社会发展的新形式。智能与制造业的紧密联系可能意味着人工智能将成为传统制造商向工业互联网发展的强大动力。

  就在两届会议前夕,“厦门。晚报&#;”报道了朔橙技术,让人们认识到!厦门也有一位智能大师。报告说,。机器听力大师是一个人工智能系统,用于机器和设备听力识别。人们认为机器只发出噪音,但在机器听诊大、师中,这些都是有用的大数据,不仅可以。用来维护机械设备。它还可以创造相当大的经济效益。

  朔橙科;技取得的突出成就也引起了其!他主流媒体的密切关注。亿欧说,这种朔橙色的机器听诊大师可以通过非接触监测设备。,因此具有很高的可复制性。目前,朔橙产品主要用于先,进的制造。Sho!vanTechnology正在寻求新一轮的融资,希望销售系统;的建立和渠道的开,放。使橙色产品和服务可以开放更多的行业和场景,如能源运输特殊设备。

  在&#;过去的一年里,机器听诊大师已经准确、地应用于数十个,不同&#;工业场景的基准公司,以有效地降低机械设备的故障,率和运行成本。机器听诊大师大大!降低了设备故。障率,提高了生产线的启动率。以机器听力大师为代表的新技术将、加速制造业的发展。

  自动化和智能制造业都是基于机械设备。机器生产可以提高工作效率,大大降低劳动。力成本,但也存在潜在的隐&#;患。目!前大多数制造业采用管道生产模式。如果有机器和设备故障,;整条装配线将关闭,并影响&#;整个生产。因此,及时;发现&#;和解决设备故障已成为生产和维护的重中之重。

  目前,我国工业设备的传统维护方法是事、后维护和预防维护。事后维修又称故障维修,即设备故障或性能精度降低到合格水平以下的。非计划维修。由于故障发生,事后,维修无法弥补所,造成的损失.

  预防维修是为了防止设备的精度劣化或根据事!先规定的计划和相应的技术要求减少维修活动。虽然预防维修可以减少故障的发生!,但容易出现过度维修成本增加的&#;问、题。

  不可预测的突发故障将影响生产!,增加!安全风险,;并造成高昂的设备维护成本。随着技术的发展,。预测维护具有广阔的发展前景。在工业互联网的大背景下,预测维护具有明显的优势:1.内部预测维护可!优化生产经营,效率提、高20%。2.从,外部看,如、果设备制造商引入预测的维修服务,他们可以一劳永逸地扭转当前的竞争形式。从战略角度看,预测维护代表了工业服务和未来商业模式的历史选择。

  预;测维护的出现是由于更精细的传感器和更、有,效的通信网络可以处理大规模数据的强大、计算平台。通过传感器收集和分析设备的实时数据来预测何时失效。预测维修可以降低维修成本,减少非计划、停工时间,;有,效提高企业的生产效率。

  实现预测维护的关键是;数据采集和&#;数据分析。目前,市场!上有许多预测的维修解决方案,但它们采集的主要数据;是电流、电压、温度、湿度等。这些传统数据有;一定的局限性,相关性较低。因此,基于传统数据的数据分析不能保证精度和难以真正!预测。

  由于、传统数据不能满足预测维护的需要,人们开始寻找更有价值的替代数据。一些!以橙色,技术为代表的人工智,能高科技企业已经把注意力转向了声&#;音。

  众所周知,声音包含了丰富的信息。随着技术的。发展,,噪声具有很大的发展价值。由于机械零件的。运动是!最直接的反应,因此机械噪声可以最准确地响应机械和设备,的运行状态。

  用声音作为数据对象可以极大地促进&#;数据的,收集。因为声音可以通过空气传输获得不接触的数据信号。声音收!集装置不需要与监测设备连接。大多数场景可以在不中断生产的情况下完成。此外,基于声!音信号的故障诊断尤其适用于高温、、高腐蚀等特。殊场合。

  虽然声音信号提供了大量的数据,但如何处理和分、析冗余的声音数据是另一个问题。许多预测性的维修方案提供商致力于解决这一问题,而OronTechnology率先克服了这一困难。;Shova技术公司开发了一种基于神!经网络的特!殊识别优化算法。通过将声音信号分割成基本元素,并将其与这些基本元素结合起、来,这些特征值将反映机械故障。通过这些特点,我们可以达到智。能操作、维护和故障预测的效果。

  橙色技术、积;累了覆盖大,多数机械运动特性的&#;特性。这些特点可!以确保故障识别的精度可以直接推断出。当前常见的机械故障噪声特征识别的精度高达95%,,高于行业水平。算法方面对特征值的提取。已成为橙色技术的核心竞争力和技术障碍。

  机!器发出的噪音包含了丰富的状态信息。近年来,利;用声音信号进&#;行故障!诊断已成为故障诊断的一个&#;新的发展方向。快速高效的声学故障诊断技术正在逐步发展.声学故障诊断;技术从简单的状态监测到故障诊断和预测,通过人工智能识别声音逐渐实现故障诊断。