工業運維及安全SAAS服務

工業維護的三個階段對比：

1.修復性維護：機械故障發生后，維護人員前往現場檢修維護

計劃外停機，造成經濟損失

高額緊急維護成本

2.預防性維護：周期性安排人員保養維護

突發性故障風險仍然無法完全杜絕

維護周期難以把控，零備件資源使用不合理

3.預測性維護：傳感器獲取設備信息，設備狀態實時監控，大數據分析給出維護建議，故障發生前預警而完成維護

大幅度降低維護成本及故障率，優化生產

提高設備運行生命周期

因此，我們借助于信息技術、人工智能推理算法研發出一套智能工業運維系統。該系統可監控、管理與評估系統自身的健康狀態，在設備發生故障之前對其進行預測，并結合現有的資源提供一系列的維護建議，是一種集故障檢測、隔離、健康預測與評估及維護于一身的綜合技術。

該系統主要包含以下幾個部分：

1.設備感知層

各類穩定實時采集數據的傳感器，振動，溫度，壓力，電流，電壓等構成基礎數據來源。

2.數據傳輸

基礎數據通過無線中繼器，穩定傳輸到本地服務器。

3.本地儲存

數據儲存到本地服務器，處理，儲存，顯示。

4.云端計算

本地數據上傳ALPHA Cloud，云端AI處理分析，將各類數據綜合判斷，進行健康度分析，故障分析。

5.遠程運維

通過數據分析，提前預警，指導運維。

智能工業運維系統基于安爾法IoT平臺，在安爾法私有云ALPHA Cloud部署，適用于任何工業場地設備智能運維。

此外，該系統不僅限于接入現有傳感器產品，它還可支持多元參數數據接入，可以制定不同的監測場景。并為用戶提供基于互聯網的SAAS（Software as a Service）服務，幫助企業實現工業設備運維管理。

此外，該系統不僅限于接入現有傳感器產品，它還可支持多元參數數據接入，可以制定不同的監測場景。并為用戶提供基于互聯網的SAAS（Software as a Service）服務，幫助企業實現工業設備運維管理。