机器听诊大师实施服务

目前工业产业的设备维护方面大部分还处于补救性维护方式，即当设备出现故障后才对其进行停机维修，设备上无完善的监测手段，通常采用传统人工巡检手段。这种方式存在几个问题：1）无法进行不间断实时监控；2）故障早期隐蔽，不易察觉；3）人的专业性与惰性问题；4）维修、备件、人力成本高；5）设备性能大幅削减，存在继发性隐患。
为改变工业现场补救性维护方式，让现场设备维护人员清晰掌握设备运行状况，解决工业维护痛点，推出了预测性维护的手段来维持生产的高效进行，通过对设备状况实施周期性或持续监测，基于机器学习算法和模型来分析评估设备健康状况的一种方法，以便预测下一次故障发生的时间以及应当进行维护的具体时间。
预测性维护是以设备的状态作为依据的维护，状态监测和故障诊断是基础，状态预测是重点，维修决策得出最终的维修活动要求。“机器听诊大师”是基于预测性维护概念应运而生的一款专门针对设备运行时音频特征进行数据收集、分析计算、界面呈现的完整系统。它是一套完全基于AI智能应用的高端系统，前端部署硬件设备“橙盒”相当于将人的耳朵贴近设备去用心、细心聆听设备运转或停机时所发出的任何声响，而Noilyzer系统则以类似人脑的方式将数据进行筛选及计算分析，最后将所分析的结果以健康度的方式呈现至UI界面中，健康度的数值高低即为所监测设备运行状态稳定性的状况，利用AI算法设置预警阈值区间提示现场维护人员进行设备预测性维护、备品定期请购、生产排程智能调控，以便提升设备运行OEE及使用寿命，为生产现场设备的效率最大化“保价护航”。