两会时间工业操作和维护智能工业医生帮助制造业转型和升级

作者:秒速时时彩 时间:2019-10-03 09:51 浏览量:221

  第十三届全国人民代表大会第二次会议于3月5日在北京开幕。在今年的政府工作报告中,传统工业,的转型和升级已成为新兴产业发展的重要、组成部分。、制造业转型&#;升级&#;、智能等关键词引起了社会各界的广泛关注。

  自2025年中国制造业战略提出以,来,首相一再强调制造业转型和升级的重要性。在今年的政府工作报告中,首相说,要促进制造业的高质量发展,加强工业基础和技术创新,促进先进制造业与现代&#;服务的集成与。发展。、加快建设一个强大的国家。建立一个、工,业互联网平台,扩!大智能,为制造业转;型和升级提供能力。

  智能概念的本质是将人工智能的创新成果与经济和社,会各个领域深入结合,促进技术进步效率;的提高和商业模式的转变。促进实体经济创新和生、产力,形成了基于人工智能,的经济和社会发展的新形式。智能与制。造、业的;紧密联系可能意味着人工智能将成为传统制造商向工业互联网发展的强大动力。

  就在;两届会议前夕,“厦门晚报”报道了朔橙技术,让人们认识到厦门也有一位智能大师;。报告说,机器听&#;力大师。是一个人工智能系统,用于机器和设备听力识别。人们认为机。器只,发出噪音,但在机器听诊大,师中,这些都是有用的大数据,不仅可以用来维护机械设备。它还可!以创造相当大的经济效益。

  朔橙科技取得的突!出成;就也引起了其他主流媒体的密切关注;。亿欧说,这种朔橙色的机器听诊大师可以通过非接触监测设备,因此具有很高的可复制性。目前,朔!橙产品主要用于先进的制造。ShovanTechnology正在寻求新一轮的融!资,希望销售系统的建立和渠道的开放。使橙色产品和服务可以开放更多的行业和场景&#;,如能源运输特殊设备。

  在、过去的一年里,机器。听诊大师已经准确地应用于数十个不同工业场景的基准公司,以有效&#;地降低机械设备。的故障率和运行!成本。机器听诊大师大大降低了设备故障率,提高了生产线的启动率。以机器,听力大师为代表的新技术将加速。制造业的发展。

  自动,化和智能制造业都是基于机械设备。。机器生产可以提高工作效率,大大降低劳动力成本、,&#;但也存在潜在的隐患!。,目前大多数制造业、采用管道生产模式。如果有机器和设备故障,整条装配线将关闭,并影响整个生产。因此,,及时发现和解决设备故障已成为生产和维护的重中之重。

  目前,我国工业设备的传统维护。方法是事后&#;维护和预防维护。事后维修又称故障维修,即设备故障或。性能精度降低到合格水平以下的非计划维修。由于故障发生,事后维修无法弥补所造成的损失.

  预防维修是为了防止设备的精度劣化或根据事先规定的计划和相应的技术;要求减少,维修活动,。虽然预防维修可以减少故障的发生,但容易出现过度维修成本增加的问,题。

  不可预测的突发故障将影响生产,增加安全风险,并造成高昂的设备维护成本。随着技术的发展,预测维护具有广阔的发展前景。在工业互联网的大背,景下,预测维护具有明显的优势:1.内部预,测维护可优&#;化生产经营,效率提高20%。2.从外!部看,如果设备制造商引入预测的维修服务,他们可以一劳。永逸地扭转。当前的竞争形!式。从战略角度看,预测维护代表了工业服务和未来商业模式的历史选!择。

  预测维护的出现是由于更精细;的传感器和更有效的通信网络可以处理大规模数据的强大计算平台。通过传、感器收集和分析。设备的实时数据来预测何时失效。预测维修可以降低维修成本,减少非计&#;划停秒速时时彩工时间,有效提高企业。的生产&#;效率。

  实现预&#;测维护的关键是数据采集和数据分析。目前,市场上有许多预测的维修解决、方案,但它们采集,的主要数据是电流、电压、温度、。湿度等。、这些传统数据有一定的局限性,相关性较低。因此,基于传统数据的数据分。析不能保证精度和难以&#;真正预测。

  由于传统数据不能满足预测维护的需要,人们开始寻找更有价值的替代数据。一些以橙色技术为代;表的人工智能高科技企业已经把,注意力!转向了声音。

  众所周知,声音包含了丰富的信。息。!随着技术的发展,噪声具有很大的发展价值。由于机。械零件的运动是最直接的反应,因此机械噪声可以最准确地响应机械和设备的运行状态。

  用声音作为;数,据对象可以极大地促进数据的收集。因为。声音可以通过空&#;气&#;传输获得不接触的数据信号。声音收集装置不需要,与监测设备连接。大多数场景可以在不中&#;断生产的情况下完成。此外,基于声音信号的故障诊断尤其适用于高温、高腐蚀等特殊场合。

  虽然声音信号提供,了大量的数据,但如何&#;处理和。分析冗余的声音数据是另!一个问题。许多预测性的维修方案提供商致力于解决这一问题,而OronTechnology率先;克服了这一困难。Shova技术公司开发了一种!基于神经网络的&#;特殊识别优化算法。通过将声音信号分割成基本元素,并将其与这些基本元素结合起来,这些特征值将反映机械故障。通过这些特点,我们可以达到智能操作、维护和故障预测的效果。

  橙色技术积累了覆盖大多数机械运动特性的特性。&#;这;些特点可以确保故障识别的精&#;度可以直接推断出,当前常见的机械故障噪声特征识别的精度高达95%,高于行业水平。算法方面对特征值的提取已成为橙,色技术的核心竞争力和,技术。障碍。

  机器发出的噪音包含了丰富的状态信息。近年来,利用声音信号进行故障诊断已成为故障诊断的一个新的发展、方向。快速高效!的声学故障诊断技术正在逐步发展!.声学故、障诊断技术从简单的状态监测到故障诊断和预测,通过人工智能;识。别声音逐渐实现故障诊断。

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