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設備故障分析及預測

降低設備維護成本，減少設備故障給生產、管理帶來的損失

免費獲取定制方案 在線預約方案演示

核心功能

數據準備、構建預測模型、BI數據分析，提供端到端的解決方案

設備故障分析及預測

優化設備維修計劃

對故障的種類、原因、影響等參數進行統計分析，并構建故障預測模型，為設備的購置、維修、升級等業務計劃提供支持。

設備劣化傾向分析

提出預測性維修建議

設備劣化傾向分析，包含預防性維修和預測性維修。對設備的關鍵技術參數、關鍵零件使用情況等參數進行統計分析，提出預防性維修或預測性維修建議。

維修情況分析

優化維修計劃
及人員配置

維修事件分析，對維修種類、維修時間等參數進行統計分析，為維修計劃及維修人員配置等工作提供支持。維修人員分析，統計每位維修人員的維修工作量，為績效考核、技能培訓等其他業務提供決策支撐。

設備狀態實時分析

優化設備運維計劃

分析設備的運作時間、運作狀態和實際產能等，為制定智能運維計劃，提供決策支持。

備件出入庫分析及預測

優化備件購置計劃

統計分析每種備件出入庫數量，結合設備故障預測、生產需求等預測備件需求，為備件購置等其他業務提供數據支撐。

在線咨詢更多功能

解決方案架構

數據準備、構建預測模型、BI數據分析，提供端到端的解決方案

搭建完整的設備數據分析體系
構建預測分析模型

結合設備故障、設備維修情況、備件出入庫情況進行數據分析，以優化設備維修、維護計劃和備件采購計劃，降低設備維護成本，減少維修給生產、管理帶來的損失。

方案提供從數據采集、數據處理、數據分析、數據呈現端到端解決方案，為企業生產、維修和管理提供決策支持。

獲取定制方案

設備故障分析及預測典型案例

XX通信系統有限公司

項目背景

客戶在生產過程中會使用到大量設備以及人力，客戶實施了智能設備管理系統TPM，想要分析系統收集到的故障、設備、維修、備件等方面的數據，按照一定算法計算、分析數據，以支持工廠在生產、維修、管理等方面的決策。

  • 設備的保養管理、計劃維護、點巡檢等都是根據經驗提前安排，需要數據分析提出計劃性安排建議。
  • 需要對設備故障進行分析，從而預測故障，減少設備停機時間，優化產品質量。
  • 維修情況的分析，可以優化維修計劃、維修人員安排、零部件庫存儲備等，提高效率，減少成本。

項目流程

咨詢

團隊高級咨詢顧問通過遠程以及現場溝通的方式，為客戶提供基于TPM的設備故障分析方案。

調研

項目組團隊入駐客戶現場調研，針對客戶現場設備和系統情況以及客戶訴求，結合大數據分析產品，完成項目搭建方案。

研發

通過前期的咨詢與調研，項目組團隊基于客戶訴求啟動項目研發工作，項目組完成TPM設備故障分析的算法模塊，離線測試通過（不和業務系統對接）。

實施

實施工程師和客戶對接，將我們的產品和方案，集成到客戶設備運維系統中，實現基于TPM的設備故障分析。

維護

項目團隊在實施完成后，為客戶進行了一個月的項目運行維護，做到了三分鐘響應，半小時處理，最終在試運行后，能夠完美融入客戶設備運維中，客戶非常滿意。

案例項目設備預測分析結果

95%

設備故障預測準確率高達95%

10%

生產效率整體提高10%

10%

計劃外機器停機時間減少10%

30%

設備維護成本降低30%
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項目部分圖例

相關方案

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