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產(chǎn)品中心

product center

WitExpert工業(yè)設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)

產(chǎn)品概述

工業(yè)企業(yè)面臨著設(shè)備智能運(yùn)維的問(wèn)題，如何減少設(shè)備意外停機(jī)？如何改善傳統(tǒng)運(yùn)維方式導(dǎo)致的效率低、成本高的問(wèn)題？如何提前預(yù)測(cè)并準(zhǔn)確定位設(shè)備故障？如何減少欠維修、過(guò)維修次數(shù)，延長(zhǎng)設(shè)備的壽命周期？針對(duì)工業(yè)企業(yè)的痛點(diǎn)問(wèn)題，WitExpert工業(yè)設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。

產(chǎn)品特性

系統(tǒng)無(wú)需專業(yè)人員分析，可自動(dòng)生產(chǎn)
故障預(yù)測(cè)及健康診斷報(bào)告
邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)與云平臺(tái)同時(shí)具備
AI大數(shù)據(jù)分析的能力，邊云協(xié)同
系統(tǒng)通過(guò)手機(jī)APP、郵件、
短信通知用戶設(shè)備故障及預(yù)測(cè)結(jié)果
系統(tǒng)可預(yù)測(cè)電機(jī)不平衡不對(duì)中、松動(dòng)、
齒輪磨損、軸承老化等故障
系統(tǒng)提前預(yù)測(cè)設(shè)備故障，避免設(shè)備
意外停機(jī)，減少產(chǎn)線停產(chǎn)損失
系統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)安裝部署簡(jiǎn)單快速，
軟件使用SaaS業(yè)務(wù)云平臺(tái)
系統(tǒng)可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備振動(dòng)狀態(tài)，
平臺(tái)可查看并分析振動(dòng)歷史數(shù)據(jù)
系統(tǒng)可通過(guò)采集的數(shù)據(jù)，
進(jìn)行開(kāi)關(guān)機(jī)時(shí)間判斷及計(jì)算
系統(tǒng)無(wú)線傳輸方式，支持WiFi、
4G，可根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)選配

系統(tǒng)架構(gòu)及軟硬件

系統(tǒng)架構(gòu)

旋轉(zhuǎn)設(shè)備故障預(yù)測(cè)系統(tǒng)利用物聯(lián)網(wǎng)高頻振動(dòng)傳感器，采集設(shè)備振動(dòng)波形樣本及表面溫度，生成旋轉(zhuǎn)設(shè)備的振動(dòng)特性樣本；WTG9XXX工業(yè)邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)通過(guò)鉑電阻采集電機(jī)三相繞組溫度和潤(rùn)滑油溫度，了解電機(jī)運(yùn)行負(fù)載狀態(tài)并結(jié)合傳感器的振動(dòng)特性，利用智能機(jī)理模型算法對(duì)采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)不平衡、不對(duì)中、松動(dòng)、齒輪磨損、軸承老化等旋轉(zhuǎn)設(shè)備故障的預(yù)測(cè)；然后通過(guò)MQTT把數(shù)據(jù)樣本及分析學(xué)習(xí)結(jié)果上傳到WitCloud物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)云平臺(tái)；系統(tǒng)的SaaS業(yè)務(wù)云平臺(tái)為用戶提供狀態(tài)監(jiān)控、場(chǎng)景監(jiān)控、故障管理、運(yùn)維管理、設(shè)備管理、客戶管理、權(quán)限管理等功能；并提供數(shù)據(jù)接口功能，方便用戶把設(shè)備狀態(tài)導(dǎo)入到智能工廠運(yùn)維平臺(tái)系統(tǒng)。同時(shí)業(yè)務(wù)云平臺(tái)通過(guò)大數(shù)據(jù)分析工具，為專業(yè)的用戶提供設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)分析、預(yù)警故障分析，并形成專業(yè)的旋轉(zhuǎn)設(shè)備健康診斷報(bào)告和維修建議。

系統(tǒng)軟件

WitCloud物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)云平臺(tái)

WitCloud云平臺(tái)功能包括：旋轉(zhuǎn)設(shè)備上振動(dòng)傳感器及邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)的接入配置（包括主題配置和通道配置）、遠(yuǎn)程信息配置和設(shè)備固件升級(jí)、告警配置、日記記錄和查看、多層邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)上傳、數(shù)據(jù)庫(kù)備份和找回、管理和支配InfluxDB數(shù)據(jù)庫(kù)；
WitCloud云平臺(tái)的強(qiáng)大系統(tǒng)架構(gòu)，讓他具備可拓展性、大量設(shè)備接入的能力、百萬(wàn)級(jí)并發(fā)能力，能方便接入超過(guò)100萬(wàn)臺(tái)的旋轉(zhuǎn)設(shè)備數(shù)量，并能支持每年新增超過(guò)10萬(wàn)臺(tái)設(shè)備的接入能力。
旋轉(zhuǎn)設(shè)備SaaS業(yè)務(wù)云平臺(tái)

旋轉(zhuǎn)設(shè)備故障預(yù)測(cè)SaaS業(yè)務(wù)云平臺(tái)，為用戶提供狀態(tài)監(jiān)控、故障分析、場(chǎng)景監(jiān)控、故障管理、運(yùn)維管理、設(shè)備管理、客戶管理、權(quán)限管理等平臺(tái)功能，同時(shí)提供平臺(tái)數(shù)據(jù)讀取接口功能。SaaS業(yè)務(wù)云平臺(tái)通過(guò)大數(shù)據(jù)分析工具，為專業(yè)的用戶提供設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)分析、預(yù)警故障分析，并形成專業(yè)的工業(yè)設(shè)備健康診斷報(bào)告和維修建議。
故障預(yù)測(cè)算法模型：首先系統(tǒng)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)高頻振動(dòng)傳感器和鉑電阻，采集旋轉(zhuǎn)設(shè)備振動(dòng)特性和負(fù)載溫度特性，并形成振動(dòng)特性樣本庫(kù)；然后利用智能算法(機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫(kù))對(duì)這些原始數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行機(jī)器自學(xué)習(xí)，生成對(duì)應(yīng)的故障預(yù)測(cè)算法模型，并形成故障預(yù)測(cè)模型庫(kù)；使用故障預(yù)測(cè)算法模型對(duì)實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，實(shí)現(xiàn)不平衡、不對(duì)中、松動(dòng)、齒輪磨損、軸承老化等旋轉(zhuǎn)設(shè)備故障預(yù)測(cè)及診斷。