汽车制造行业设备预测性维护解决方案
行业介绍
行家设备云利用工业互联网、物联网、边缘计算、人工智能、大数据、云计算等先进技术，进行设备智能化健康管理
通过封装设备机理模型+算法模型，实现设备智能健康管理、设备故障预测及全生命周期的闭环管理
逐步将事后维修、过程维修提升至预测性维修，助推汽车制造企业实现降本增效。
当前汽车企业对产线上的一些关键设备，例如冲压机等，缺乏有效的故障监测手段，设备故障无法提前预警
出现故障时不能准确定位，从而导致维修时间过长、备件采购不及时等问题，给生产带来很大压力
行业痛点
方案价值
设备预测性维护
有效避免冲压机等大型汽车设备发生非计划停产，提前发现早期故障，保证连续生产
提升设备维修效率
准确定位电机、飞轮轴承、冲压机械齿轮箱，轴承等部件的故障，避免过维修和欠维修，提升30%维修效率
降低巡检人力成本
使用该方案可有效解决人工巡检工作效率低、频次和时长不足等问题，降低巡检强度，为汽车企业减少50%以上的日常巡检维护时间
合理配置零部件库存
通过该方案实现设备寿命预判，为汽车企业备品备件采购计划提供数据依据，延长备件更换周期，降低10%备品备件库存，减少备件资金投入
杜绝现场安全事故
通过将设备数据与行家设备云的预测模块和分析工具相结合，实现机组状态全方位预判，有效避免因恶劣工况及或设备故障造成的伤亡事故
专家经验数字模型化
专家知识+机理模型，有利于将之前无法准确传承的设备运维知识和经验进行数字化，形成可复制、可封装的设备数字模型、故障特征案例模型
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