預測性維護系統

基于物聯網傳感器和大數據，對設備的故障進行預測性維護管理，減少因意外故障導致的非計劃停機事件，優化設備的利用率。

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

Alpha預測性維護

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。

系統優勢

預測性維護解決方案基于安爾法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。