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如何提高運維效率、降低維護成本？如何預測園區(qū)內(nèi)旋轉(zhuǎn)設備的健康情況？如何延長設備的壽命周期？這些都是智慧園區(qū)需要考慮的問題。國務院印發(fā)的《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》，提到大力推進產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加快企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級，全面深化重點產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；立足不同產(chǎn)業(yè)特點和差異化需求，推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)全方位、全鏈條數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提高全要素生產(chǎn)率。貫徹落實“十四五”規(guī)劃，打造園區(qū)的數(shù)字化、智能化提上日程，需要切實做到降本增效、設備統(tǒng)一管理，實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
輝泰科技根據(jù)園區(qū)遇到的問題，推出“智慧園區(qū)旋轉(zhuǎn)設備預測性維護解決方案”，針對園區(qū)的旋轉(zhuǎn)設備如冷凝機、電機、風機、減速機、水泵等，進行健康狀態(tài)的監(jiān)控，故障診斷分析、故障預警提醒，形成專業(yè)的旋轉(zhuǎn)設備健康診斷報告，并給出維修建議。通過對冷凝機、電機、風機、減速機、水泵等智慧園區(qū)關鍵旋轉(zhuǎn)設備受到的磨損失效規(guī)律進行監(jiān)測，設備各零部件的相對運動趨勢將反應出振動、溫度的連鎖效應，可以使我們提前知曉設備各項功能發(fā)生改變的趨勢與結果，提升智慧園區(qū)企業(yè)安全管理水平，幫助園區(qū)客戶實現(xiàn)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。
提高運維效率，減少設備維保成本；
減少異常故障，降低設備損壞成本；
預測設備劣化，縮減備品備件成本；
降低故障概率，避免產(chǎn)線停產(chǎn)損失；
評估設備風險，預防人身安全隱患；
應用數(shù)據(jù)分析，精益設備流程生產(chǎn)；
智慧園區(qū)旋轉(zhuǎn)設備預測性維護解決方案，利用物聯(lián)網(wǎng)高頻振動傳感器采集設備振動波形樣本及表面溫度，生成設備的振動特性；邊緣計算網(wǎng)關了解電機運行負載狀態(tài)并結合傳感器的振動特性，利用智能算法對數(shù)據(jù)進行分析，實現(xiàn)不平衡、不對中、松動、齒輪磨損、軸承老化等旋轉(zhuǎn)設備故障的預測；然后通過MQTT把數(shù)據(jù)及分析結果上傳到物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理后臺；后臺與云交互獲取有效數(shù)據(jù)，進行內(nèi)部處理后，系統(tǒng)業(yè)務層為用戶提供狀態(tài)監(jiān)控、場景監(jiān)控、故障管理、運維管理、設備管理、客戶管理、權限管理等功能；并提供數(shù)據(jù)接口功能，方便用戶把設備狀態(tài)導入到智能工廠運維平臺系統(tǒng)。同時業(yè)務平臺通過大數(shù)據(jù)分析工具，為智慧園區(qū)用戶提供設備的運行狀態(tài)分析、預警故障分析，并形成專業(yè)的旋轉(zhuǎn)設備健康診斷報告和維修建議。
WitCloud云平臺功能包括：智慧園區(qū)旋轉(zhuǎn)設備上振動傳感器及邊緣計算網(wǎng)關的接入配置（包括主題配置和通道配置）、遠程信息配置和設備固件升級、多種告警方式、日記運維管理、多層邊緣計算網(wǎng)關上云的架構、數(shù)據(jù)庫備份和找回、InfluxDB數(shù)據(jù)庫的管理和支配。
WitCloud云平臺的強大系統(tǒng)架構，具備可拓展性、大量設備接入的能力、百萬級并發(fā)能力，能方便接入超過100萬臺的旋轉(zhuǎn)設備數(shù)量，并能支持每年新增超過10萬臺旋轉(zhuǎn)設備的接入能力。
智慧園區(qū)關鍵設備SaaS業(yè)務云平臺
智慧園區(qū)旋轉(zhuǎn)設備故障預測SaaS業(yè)務云平臺，為用戶提供狀態(tài)監(jiān)控、故障分析、場景監(jiān)控、故障管理、運維管理、設備管理、客戶管理、權限管理等平臺功能，同時提供平臺數(shù)據(jù)讀取接口功能。SaaS業(yè)務云平臺通過大數(shù)據(jù)分析工具，為用戶提供、等設備的運行狀態(tài)分析、預警故障分析，并形成專業(yè)的工業(yè)設備健康診斷報告和維修建議。
故障預測算法模型：首先系統(tǒng)通過物聯(lián)網(wǎng)高頻振動傳感器和鉑電阻，采集冷凝機、電機、風機、減速機、水泵等旋轉(zhuǎn)設備振動特性和負載溫度特性，并形成振動特性樣本庫；然后利用智能算法（機器學習算法庫）對這些原始數(shù)據(jù)樣本進行機器自學習，生成對應的故障預測算法模型，并形成故障預測模型庫；使用故障預測算法模型對實時采集的數(shù)據(jù)進行分析處理，實現(xiàn)不平衡、不對中、松動、齒輪磨損、軸承老化等智慧園區(qū)旋轉(zhuǎn)設備故障預測及診斷。
上行5Mbps/
下行10Mbps
工業(yè)設備故障預測系統(tǒng)
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