AI+工業設備預測性維護解決方案

AI+設備（預測性維護）方案背景預測性維護是工業大數據和人工智能結合落地的重要應用場景，為企業帶來多方面效益預測性維護與預防性維護雖然只有一字護不考慮系統設備當前的運行狀態和健預測性維護與預防性維護雖然只有一字護不考慮系統設備當前的運行狀態和健方式預防性維護預測性維護維護觸發點固定周期，不考慮設備實際狀態，可能帶來過度維護必要時，預留足夠應對時間給一線人員在故障前做出應對維護方式根據零部件的平均損壞率進行維護，不考慮實際運行狀態根據設備的實際運行狀態決定維護方式及關注點維護成本停機停產時間較長停機停產時間較短使用場景無法準確獲得單體設備運行狀態時單體設備狀態可獲知時市場前景：復合年增長率將超過39%，2024年全球市場達到235億美元整個市場規模有望達到2000億美元。據GSMA預測性維護是工業大數據和人工智能結合落地的重要應用場景。在《2019-2024年預測維護年全球預測維護市場規模達33億美元，預計到2024年，其復合年增長率將超過39%，達到維護模式迭代有計劃無目標解決方案7AI模型庫的構建AI應用的價值如整合設備傳感器數據與知識庫中的故障案例，預測剩余使用壽命（如“軸承預計48小時內需更換”）。前端智能傳感器+云端智能運維算法+平臺（手機/網頁）展示界面AI+在工業的應用——產品llll挖掘最優的參數組合l挖掘最優的參數組合l實時監測；l精準識別隱性異常和波動預警。構建包含傳感器數據、機理模型和專家知識的三維知識庫；避免經驗流失；加速新員工培養與標準化落地；構建包含傳感器數據、機理模型和專家知識的三維知識庫；避免經驗流失；加速新員工培養與標準化落地；知識經驗庫動態檢索，保證信息時效性。AI+設備對設備實現預測性維護智能體AI預測+行動力：l感知環境；l采取行動；l實現特定目標。9AI+設備管理（預測性維護）基于設備運行狀態——實時監測與數據分析的主持續采集設備運行參數（如振動、溫度、電流等）；利用機器學習或物理模型預測設備劣化趨勢；在故障發生前，精準定位風險點并制定干預計劃。全面設備管理體系的三類方式比較模式特點"不壞不修，壞了才修"，缺乏事前準備，易導致停工時間延長并擾亂生產計劃。按照計劃定期維護，如按時間或運行小時數。可能導致設備在狀態良好時被過度維護，或在下次維護周期前意外損壞。在“恰當的時間”進行維護：最大化設備正常運行時間、降低維護成本、延長設備壽命、提高生產效率和產品質量、提升能源效率。運維人員云端算法實驗設備現場設備實驗設備現場設備AI+設備管理（預測性維護）——產品清單設備狀態檢測分析智能設備維修設備狀態檢測分析智能設備維修設備臺賬設備臺賬實時監測和預警具體應用智能異常診斷設備運維智能點檢保養實時監測和預警具體應用智能異常診斷設備運維智能點檢保養趨勢分析預警備品備件管理趨勢分析預警備品備件管理關鍵部件預測性維護開發平臺AI知識庫開發平臺AI知識庫基于DeepSeeK的知識問答與故障診斷AI+設備管理（預測性維護）——產品矩陣智能監測系列工業設備云監測平臺設備健康數據分析軟件教學實驗平臺機械故障模擬實驗平臺數據治理動態監測算法測試測量系列振動測試和診斷分析軟件加速壽命預測實驗平臺智能診斷算法移動智能終端分析軟件其他定制實驗平臺壽命預測算法庫存優化算法硬件軟件實驗平臺PHM算法AI+設備管理（預測性維護）——知識庫簡介標準規范庫內容解讀內容解讀AI知識引擎專家經驗庫AI知識引擎專家經驗庫智能應用LLM智能問答案例庫報告生產....SPCAI+設備管理（預測性維護）——項目基本流程傳感器數據傳感器數據：振動、溫度、電流/電壓、聲學、壓力/流量/液位、光學等傳感器數據實時采集；WMS、PLM、SCM等相關系統數據；其他數據：結合設備的歷史維護記錄、故障日志、生產運行數據、環境數據、供應商數據、外部專家庫等數據。3451 3451?產品研發設計知識經驗庫?產品研發設計知識經驗庫：將知識和經驗結構化數字化；?生產過程知識經驗庫：沉淀工藝參數、異常處理經驗、改進措施等；過LLM整合研發設計和生產過程的知識庫，為工程師提供實時、精準的智能問答支持，輔助快速決策。?數據質量、規模不斷提高；?新的算法架構不斷探索，以提高模型的性能和效率；?新的故障案例觸發模型再訓練和優化。?將數據處理能力部署在靠近數據源頭的網絡邊緣，實時感知生產異常；?把模型一鍵部將AI能力帶到邊緣處；?將本地安全策略帶到邊緣處。?異常檢測?故障模式識別?剩余使用壽命預測?機器深度學習?統計分析?預測與預警5AI+設備管理（預測性維護）——數據分析與建模的應用內容模塊實時識別設備運行數據與正常模式的偏差。識別特定的數據模式，將其與已知的故障類型相關聯。預測設備或部件在何時可能失效。預測性維護的核心技術。通過對歷史數據（包括正常運行數據和故障數據）進行訓練，構建預測模型。當模型預測到設備可能在未來某個時間點發生故障，或檢測到異常情況時，系統會立即發出預警。包含故障類型、可能的原因、建議的維護措施以及預計的故障時間。AI+設備管理（預測性維護）——設備+工藝數采的方式設備數據設備數據{{協議數據協議數據傳感數據傳感數據{{通常在設備控制器中一般只需低頻采集蘊含大部分工藝數據（設計及實際數據通常與制造過程效率密切相關容易實施采集設備控制器中不含該類數據一般需要高頻采集蘊含設備的性能表現，與制造過程的質量密切相關不太容易實施采集AI+設備管理（預測性維護）——協議數據采集（舉例）例如：發那科、西門子、三菱、海德漢、發格、馬扎克u工業機器人控制器u專用控制器AI+設備管理（預測性維護）——三軸加速度溫振一體傳感器（鋰電子龍頭案例舉例）所有傳感器都可改成磁吸式傳感器：內置強力磁鐵可輕松吸附在各種金屬表面，實現非接觸式信號監測。?結合了傳統傳感器的精準測量能力和磁吸安裝的便捷性（安裝和拆卸過程僅需幾秒鐘提高了工作效率并降低了安裝成本；?相比傳統需要鉆孔或粘貼安裝的傳感器，磁吸式設計無需破壞被測物體表面；AI+設備管理（預測性維護）——傳感器安裝位置簡圖?一些算法從應用處理器轉移到傳感器中運行，從而持續降低功耗；?傳感器本身實現數據的部分處理，降低了數據外泄的可能性；?自帶數據清洗功能，對服務器要求低。?不帶數據清洗功能（在系統中完成數據清洗工作）；?對服務器要求高可能需要專業的AI+設備管理（預測性維護）——基礎數據項目數據類型運行狀態工作時間維修記錄保養記錄易損件記錄關鍵參數設備運行機理檢測數據質量體系標準缺陷數據質量標準數據關鍵參數物料數據批次半成品數據成品數據生產周期溫度濕度氣壓21AI+設備管理（預測性維護）——基礎技術22?數據采集的基礎設施?實現設備、傳感器、控制系統之間的互聯互通。?存儲和處理海量的設備運行數據。?在靠近設備端進行初步數據處理和分析;?減少網絡延遲，提高響應速度。?提供強大的存儲和計算能力;?支持復雜的模型訓練和部署。??核心算法，?用于數據模式識別、故障預測和RUL評估。?為物理設備創建虛擬模型，?通過實時數據映射，模擬設備運行狀態，?進行更精準的預測和仿真。AI+設備管理（預測性維護）——綜合價值23通過AI，打造預測性維護的“預測”能力：基于數據科學決策，提前掌握風險，實現“智能預測+主動維護”。預警和故障定位預警和故障定位減少維護成本大幅減少因故障導致的停機時間和維修減少不必要的維護活動；費用；綜合價值有助于企業合理安排生產計劃，提高及時發現潛在問題并采取預防性措施。生產線的穩定性和連續性；提供實時機床健康狀態信息持續監測和分析設備狀態提供實時機床健康狀態信息持續監測和分析設備狀態案例項目概要項目范圍項目價值浙江申輪——減速機基于振動的軸承故障預測項目概要項目范圍項目價值浙江申輪2022年浙江金華?單臺設備遠程監控；?構建設備全生命周期知識庫（行業標準、操作手冊、歷史故障案例、智能點檢保養等?AI模型構建和自動更新;?實現設備異常的實時監控、精準的預警和故障定位、知識經驗復用，達成“智能預測+主動維護”。數據采集和預處理知識經驗庫預測性維護AI數據采集和預處理知識經驗庫預測性維護量化收益25業務價值25減少故障停機損失減少人工巡檢工作量降低維護成本降低安全風險降低安全風險 設備綜合效率(OEE)8%+40%非計劃停機非計劃停機25%+維修成本維修成本產能提升產能提升傳統方式：1）客戶培訓振動分析人員2）采購振動傳感器與振動分析軟3）振動分析人員定期去現場采集5分鐘振動數據4）振動分析人員基于振動數據進行簡單頻譜分析，并由振動分析人員基于經驗對軸承狀態進行判2627我們的方案：u帶入模型的數據時域特征：均方根、峰值、信號峰度頻域特征：峰值頻率、平均峰值頻率直接將原始傳感器數據帶入模型u優化特征和模型：對傳感器數據進行濾波修改數據切片長度使用不同的模型u選擇模型：是否故障/故障類型：分類模型距離故障所剩時間：回歸模型u判斷模型是否達標分類模型：認假率和拒真率回歸模型：均方差u采集數據需要不同狀態的傳感器數據(如:溫度、電u模型訓練定義預測的業務目標（剩余壽命/故障類型/是否故障）u生產階段模型部署后，自動進行設備健康狀態的判斷可以設置預警規則，直接將預警結果發送到指定責任人u模型更新可以使用新的測量數據對模型進行更新，保證識別的準確率2929項目概要項目范圍項目價值項目概要項目范圍項目價值億緯鋰能?生產過程透明化（SPC全流程監控）；?知識經驗可關聯可沉淀可智能應用；2024年湖北荊門?生產過程可預測（AI驅動優化，實現預測性維護與分析）;?實現質量可控、設備預測性維護、工藝優化與知識經驗復用，并達到燈塔工廠標準。AI+工藝優化知識經驗庫AI+質量AI+設備AI+工藝優化設備集成設備集成&互聯生產全流程監控及分析生產全流程監控及分析知識經驗庫閉環知識經驗庫閉環關鍵工序關鍵工序AI預測關鍵工序關鍵工序AI工藝調優模型庫及自動更新模型庫及自動更新量化收益12%4小時1小時內100% 設備綜合效率(OEE)AI快速換型時間違規操作攔截率98%+95%+30%業務價值入模型的訓練數據）。設備運行調優模型預測準確率設備運行調優模型預測準確率跨工序質量模型預測準確率跨工序質量模型預測準確率工藝優化充電能耗節約指標改善前改善后提升幅度平均生產周期6天（減少過程中兩個檢驗工序：改善前兩個工序分別縮短40%能源消耗成本節省25%產品不良率2.5%0.8%減少68%設備停機時間每月10小時每月3小時減少70%客戶投訴率0.5%0.12%下降76%將ML（MachineLearning，機器學習）帶到邊緣處，實現攪拌設備：攪拌槳異常監控