發(fā)布于2023.12.22
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作者:智子智能
導語：精細化工行業(yè)具有多元化的產品結構，其生產流程也較為復雜，各種故障問題難以預測?；诖耍瑥V東智子通過機器聽診大師，預測性維護設備，為化工企業(yè)鍛造防護之盾。
在各種新工藝和新技術的不斷涌現(xiàn)下，多樣化的化工產品煥發(fā)著獨特的應用價值，展現(xiàn)出蓬勃的行業(yè)活力。然而，在化工行業(yè)，較多的生產設備都需要在高溫、高壓及高速等極端條件下運行，容易因異常情況而導致生產中斷。為確保自動化產線的穩(wěn)定運行，機器聽診大師通過先進的傳感器，采集高質量的聲振數(shù)據(jù)，實時監(jiān)測設備的運行狀態(tài)，及時處理潛在問題，為產線運維提供決策依據(jù)。
一、產線運維問題
設備超負荷運行
工藝流程復雜
生產風險高
勞動力更迭頻繁
生產數(shù)據(jù)無法“跑”起來
二、機器聽診大師
1、內存調優(yōu)
Q：化工行業(yè)的產線繁雜，傳感器所采集的多源數(shù)據(jù)量大，且更新頻率高，企業(yè)應如何簡化數(shù)據(jù)，提升存儲空間？
A：將海量數(shù)據(jù)進行特征變換，上傳至服務器，使數(shù)據(jù)模型更匹配實際的應用場景，數(shù)據(jù)處理速度提升18%。
2、數(shù)據(jù)分析
Q：面對龐大的數(shù)據(jù)庫，涵蓋了聲振數(shù)據(jù)、生產數(shù)據(jù)及環(huán)境數(shù)據(jù)等多類信息，企業(yè)應如何提取出高質量數(shù)據(jù)，更快速精準地判斷運行趨勢？
A：采用邊緣算法技術，多維度捕捉數(shù)據(jù)特征，在機器學習中實現(xiàn)模型迭代，確保關鍵數(shù)據(jù)的高效回傳。
3、狀態(tài)監(jiān)測
Q：在高溫高負荷的運行環(huán)境下，關鍵設備容易出現(xiàn)“帶病值崗”的情況，而原料負載過多、異物卡頓及軸承腐蝕等問題，更是行業(yè)的故障頻發(fā)點。對此，企業(yè)應如何防“小恙”成“大患”？
A：采用聲紋監(jiān)測技術，由多個傳感器精準采集音頻數(shù)據(jù)，實時監(jiān)測設備狀態(tài)，及時處理機械零部件的老化、變形、松動及磨損等情況，將非計劃宕機減少5%。
4、智能預警
Q：在化工產品的生產過程中，過高或過低的預警閾值都有可能對產線造成停產影響。那企業(yè)應如何過濾無效的預警信號，建立智能的報警機制？
A：建立預警指標體系，準確識別故障點，設定出預警閾值的最優(yōu)區(qū)間，形成以事件分級的智能報警機制，將故障預警的準確率提升35%。
5、安全可靠
Q：化工生產的危險系數(shù)較高，人員技能培訓難度大，企業(yè)應如何捕捉潛在的風險問題，確保產線的安全穩(wěn)定性？
A：管理者可通過移動端的同步數(shù)據(jù)，全天候監(jiān)控設備的運轉狀態(tài)，及時處理異常情況。與傳統(tǒng)方式相比，人工巡檢強度降低20%。
6、預測性維護
Q：化工生產設備一旦發(fā)生故障，將產生較高的維修費用和減停產損失，那企業(yè)應如何評估設備的健康趨勢，進行預測性維護？
A：將易出故障的區(qū)域作為監(jiān)測點，結合實時采集數(shù)據(jù)和歷史追溯數(shù)據(jù)，采取相對應的維護措施，降低設備的故障風險。
聽音辨因，遠程診斷。深度感知產線，自主分析決策，讓產線變得可視、可溯、可控，鍛造化工行業(yè)的防護之盾，智子為企業(yè)生產保駕護航。
