文档介绍：该【动设备远程智能运维解决方案 】是由【青山代下】上传分享，文档一共【6】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【动设备远程智能运维解决方案 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。:工业生产设备数据“看不见”的价值题。全球6400万台生产设备中,约92%没有数据采集功能,振动数据因采集成本高采集应用更少。67%的企业主要通过Excel对数据进行简单统计和展示,无法挖掘工业数据价值。:为工业动力设备提供智能、高效的远程运维服务解决方案把装备数据采集、边缘计算特征提取和云端大数据分析相结合,打造设备监测和预测性运维产品,为工业企业提供经济、实用的动力设备预测性运维服务,实现关键设备故障智能诊断和准确预测,降低企业生产和维护成本,保障关键设备运行安全,减少生产事故,为用户创造价值。二、、工艺信息和运行环境信息融入到专家系统的故障诊断之中,多维度地对故障进行诊断,可提高诊断结果准确度。,相比于传统单步拟合方法,多步拟合方法可降低70%左右的预测误差。,但无线支持能力更好、边缘计算能力更强、产品价格更低。产品可与云平台持远程升级与管理,通过智能应用实现更多功能,降低故障漏报与误报。工业动设备预测性运维平台的技术架构包括数据采集体系、设备测试数据集成管控体系、设备健康管理模式数据实时处理与系统集成平台、数字化设备生产过程实时分析报表、计算框架制度、机器学****制度等几个部分。第一,建立统一采集标准和接口标准的数据采集体系。自研的边缘计算网关(有线系列和无线系列),支持多种工业通信协议和数据格式,解决了数据采集难、采集成本高的问题,采集的数据经标准化转换后上传至云平台,同时,云平台还支持从其他数据源抽取、接入数据,提高了数据复用率。平台提供了数据开放服务接口以便上层应用访问所需的各种数据。以微服务的架构构建数据开放服务。第二,建立设备测试数据集成管控体系测试数据统一管理。将多台套、分布式的测试数据统一存储于一个集中式网络PAAS数据平台中,通过大数据在线分析,通过对生产过程实时数据进行分类、聚类、关联分析,解决以往时效性差、分析不准确的问题,为技术人员和管理人员提供实时有效的决策信息支持。第三,建立数字化的设备健康管理模式数据实时处理与系统集成平台。为企业提供工业大数据采集与交换、存储、计算和分析的工具平台,通过MES采集生产、工艺、质量、安全及环保等数据,通过大数据的计算框架计算出各种数据,最后通过数据分析服务于应用层。如循环经济一体化与协同应用中通过大数据分析,制定更科学的生产计划,优化调度及排放,提供设备状态监控与预警。第四,建立数字化设备生产过程实时分析报表。基于强大的数据实时接入能力构建数据源和数据处理间的桥梁,将数据处理与业务侧的数据源解耦,对数据采集、数据传输、数据分发、采集状态监控以及数据治理等,利用基于HDFS分布式文件系统的数据存储服务,主要将采集的数据分类整理后存储在HBase、Hive等分布式数据库或数据仓库中,从而形成相应的大数据业务主题数据。第五,建立数字化设备健康管理模式主题域,确定:①生产主题,主要包括生产流程、生产计划、生产调度、生产批次等数据;②质量主题,主要包括检验申请、检测、工艺档案、质量报告等数据;③安全主题,安全分析、工艺危害、控制策略、异常工况、环境数据等;④能源主题,能耗情况、能源计划、能源实绩等。建立离线计算和实时计算相耦合的计算框架体系。离线计算框架主要处理历史数据,但是由于海量数据的处理需要耗费很多时间,所以批处理系统一般不适合用于对延时要求较高的场景。实时计算框架主要对从外部系统接入的数据进行处理,非常适合应用于对实时性要求较高的场景。第七,建立机器学****制度。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学****行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构,使之不断地改善自身的性能。)核心设备运行数据采集与故障预测宝钢现场2000多台关键风机,部分采用GE本特利系统保护关键旋转设备,数据封闭,需要支付高额费用才能接入设备远程运维平台,大部分没有远程在线监控。安装凯奥思边缘智能产品,接入本特利系统,汽车动力设备征兆管理,按照系统既定的采集和报警策略,自动应用场景采集设备实时数据,异常数据自动触发异常报警机制,实现装备运行健康状态的实时控制。降低材料成本5%-10%,提高设备运行时间10%-20%,减少应用效果维护计划时间20%-50%,降低总体维护成本5%-10%、海螺水泥、南瑞集团、蔚来汽车等标杆客户提供服务,并正联合国内某龙头水泥集团开发工业大脑项目,通过工业大脑利用先进的技术手段对产生海量的IT和OT数据信息传递、集成、挖掘、分析,打通各工厂和各系统的连接,实现基于全局的角度对数据价值重塑,支撑智能工厂持续地升级优化。%的增长率持续高速增长,2020年市场规模将达到480亿美元,其中设备故障诊断类产品市场规模为140亿美元,而中国的设备故障诊断类产品市场规模约210亿元,2025年将达到约450亿元。