西人馬預測性維護平臺入圍聯(lián)通物聯(lián)網(wǎng)公司創(chuàng)新業(yè)務預測性維護項目產(chǎn)品庫

10月31日,西人馬預測性維護平臺入圍聯(lián)通物聯(lián)網(wǎng)公司創(chuàng)新業(yè)務預測性維護項目產(chǎn)品庫。

西人馬預測性維護平臺入圍聯(lián)通物聯(lián)網(wǎng)公司創(chuàng)新業(yè)務預測性維護項目產(chǎn)品庫

▲ 聯(lián)通物聯(lián)網(wǎng)公司合作伙伴(第三批)公開招募結(jié)果公示

西人馬預測性維護平臺入圍聯(lián)通物聯(lián)網(wǎng)公司創(chuàng)新業(yè)務預測性維護項目產(chǎn)品庫

▲ 西人馬進入聯(lián)通物聯(lián)網(wǎng)合格供應商名單

此次入圍,是西人馬“端-邊-管-云-用”物聯(lián)網(wǎng)一體化解決方案在實際場景下的應用,體現(xiàn)了“端-邊-管-云-用”戰(zhàn)略在不同行業(yè)不同應用場景下的適用性。

目前,制造業(yè)變革與數(shù)字經(jīng)濟浪潮交匯融合,云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)與制造技術(shù)、工業(yè)知識的集成創(chuàng)新不斷加劇,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺應運而生。

在工業(yè)4.0來臨之際,傳統(tǒng)行業(yè)逐步向智能化轉(zhuǎn)型,如何解決工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)一體化方案的需求,西人馬給出了自己的答案:“端-邊-管-云-用”物聯(lián)網(wǎng)一體化解決方案,從感知層、邊緣計算層、網(wǎng)絡層、云平臺和用戶層進行布局,建立工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)。

感知層是物聯(lián)網(wǎng)一體化解決方案的核心,以西人馬自主研發(fā)的傳感器進行感知。西人馬是一家芯片IDM公司,具備芯片和傳感器材料合成、設計、制造、封裝和測試全方位能力,目前西人馬已經(jīng)研發(fā)生產(chǎn)出包括壓力類、加速度類、滑油類、光學類、紅外類等芯片及傳感器,廣泛應用于民用航空、能源、醫(yī)療、交通及工業(yè)設備的控制與監(jiān)測。

智能邊緣計算是物聯(lián)網(wǎng)一體化解決方案的樞紐,包括數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)計算。一方面通過構(gòu)建一套能夠兼容、轉(zhuǎn)換多種協(xié)議的技術(shù)產(chǎn)品體系,實現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通互操作,另一方面通過部署邊緣計算模塊,實現(xiàn)數(shù)據(jù)在生產(chǎn)現(xiàn)場的輕量級運算和實時分析,緩解數(shù)據(jù)向云端傳輸、存儲和計算壓力。

網(wǎng)絡層:保證了數(shù)據(jù)能夠通過4G/5G、有線等通路進行快速傳輸。

云平臺及交互:建設工業(yè)PaaS平臺,逐步完善行業(yè)算法和模型庫。構(gòu)造滿足工業(yè)實時、可靠、安全需求的云平臺,將大量工業(yè)技術(shù)原理、行業(yè)知識、基礎(chǔ)模型規(guī)則化、軟件化、模塊化,并封裝為可重復使用和靈活調(diào)用的微服務,降低應用程序開發(fā)門檻和開發(fā)成本,提高開發(fā)、測試、部署效率,為海量開發(fā)者匯聚、開放社區(qū)建設提供支撐和保障。

用戶層:圍繞多行業(yè)、多領(lǐng)域、多場景的云應用需求,通過對工業(yè)PaaS 層微服務的調(diào)用、組合、封裝和二次開發(fā),開發(fā)形成面向特定行業(yè)特定場景的工業(yè)APP。客戶可通過PC端、手機APP、顯示屏等不同終端實時掌握監(jiān)測情況

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▲西人馬“端-邊-管-云-用”物聯(lián)網(wǎng)一體化解決方案

西人馬“端-邊-管-云-用”物聯(lián)網(wǎng)一體化解決方案是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的通用解決方案,有很強的可擴展性,能夠通過自身的優(yōu)化調(diào)試解決不同行業(yè)不同場景的應用需求。此次入圍聯(lián)通物聯(lián)網(wǎng)公司創(chuàng)新業(yè)務預測性維護項目產(chǎn)品庫的預測性維護平臺就是西人馬工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)的重要組成部分,關(guān)注的是工廠設備的智能運行和維護。其功能框圖如下:

其中數(shù)據(jù)采集層對應“端-邊-管-云-用”中的“邊”,數(shù)據(jù)計算層對應“云”,數(shù)據(jù)應用層對應“用”,“邊”、“云”、“用”串聯(lián)起該場景下的所有需求。

西人馬預測性維護平臺入圍聯(lián)通物聯(lián)網(wǎng)公司創(chuàng)新業(yè)務預測性維護項目產(chǎn)品庫

這套預測性維護平臺能夠給予工廠設備日常巡檢維護數(shù)據(jù)化、可視化的體驗及支持,能夠?qū)崿F(xiàn)多重功能:

1)綜合分析

實時收集傳感器采集的振動數(shù)據(jù)和工藝數(shù)據(jù),通過通訊協(xié)議收集來自PLC, DCS ,SIS系統(tǒng)的工藝數(shù)據(jù),監(jiān)測系統(tǒng)可以全自動地連續(xù)記錄各機組的運行狀態(tài)。數(shù)據(jù)可保存5年以上。系統(tǒng)全自動化,不需要狀態(tài)監(jiān)測方面專職人員維護和診斷,系統(tǒng)可以按照要求定期自動生成機組運行狀態(tài)報表供生產(chǎn)、設備人員參考,并可指導設備檢修。

2)智能報警

可對表征機組運行狀態(tài)的各種監(jiān)測量(振動,軸位移,鍵相,溫度,壓力等)進行自動報警。實現(xiàn)對各種監(jiān)測量快變、緩變、趨勢、波動情況等統(tǒng)計信息以事件觸發(fā)的形式自動觸發(fā)報警。并實時根據(jù)機組運行情況通過自適應學習調(diào)整各種報警及事件觸發(fā)的門限值,真正實現(xiàn)對機組運行狀態(tài)有效數(shù)據(jù)的無遺漏、無冗余、快速準確記錄。從而為早期故障預報及故障診斷提供依據(jù)。

3)智能診斷

通過機器自學習方法及人工智能技術(shù),建立機組模型。對設備各類故障進行初步及精確診斷。

4)趨勢預測

通過機器自學習方法及人工智能技術(shù),建立機組模型。對設備發(fā)生故障進行提前預測。減少非計劃停機時間。

5)機器自愈

人在感冒發(fā)燒可以自愈,機器同樣可以自愈,通過大量機組運行數(shù)據(jù)累積,與生產(chǎn)系統(tǒng)聯(lián)動,延長設備使用壽命。

6)協(xié)同優(yōu)化

通過大量機組運行數(shù)據(jù)累積,與MES ERP SAP等系統(tǒng)聯(lián)動,實現(xiàn)生產(chǎn)協(xié)同優(yōu)化。

7)能耗優(yōu)化

通過大量機組運行數(shù)據(jù)累積,與生產(chǎn)系統(tǒng)聯(lián)動,優(yōu)化能耗。

8)APP交互

提供客戶交互界面。

預測性維護平臺能夠幫助客戶提升設備可靠性、降低定期檢修頻次、縮短MTTR(平均修復時間)、大幅度減少非計劃停機、降低維護成本和勞動強度、延長設備的使用壽命,最終提高企業(yè)的綜合經(jīng)濟效益。

目前,西人馬“端-邊-管-云-用”物聯(lián)網(wǎng)一體化解決方案已在風力發(fā)電、民用航空、工業(yè)監(jiān)測、電梯等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了應用,并且還將在更多行業(yè)及領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)應用價值,幫助客戶不斷推動智能化進程,西人馬“端-邊-管-云-用”物聯(lián)網(wǎng)一體化解決方案將在越來越多的場景中煥發(fā)出無限生命力。

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