witium’s dynamic
無可置疑，可再生能源已經成為了全球的未來趨勢。根據國際能源署報告顯示，2024年，可再生能源的利用率將占全球能源的30%以上，換而言之，風電行業將在其中扮演著至關重要的角色。隨著技術的發展，過去由現場技術人員監控風力渦輪機的日子已經一去不復返了。然而，風電生產商需要解決的性能問題也變得更具規模化，其維護成本也隨之變得愈加昂貴。因此，預測性維護成為了風電行業重點關注的方向之一。國際組織Navigant Research 表明，風力渦輪機的使用壽命可以在 20 到 40 年之間，具體取決于類型。但是，如果沒有適當的預測性維護計劃，它們的性能和使用壽命可能會大大降低。
預測性維護涉及開發和實施方法來識別重復出現的系統故障，通過早期預警信號降低設備維護成本。 通過結合機器學習算法和歷史數據分析，預測性維護還使風電場能夠降低故障維修成本，并通過讓風電場更可靠、更高效地運行，從而為客戶提供更大的價值。 風力渦輪機有頻繁的維護要求，因此預測性維護的應用成為了風電行業的發展趨勢。
上海輝泰Witium，依托專注于工業物聯網+人工智能(工業AIoT)領域，十年深耕技術、服務全球客戶的沉淀，成功研發出基于機理及大數據數理模型的設備預測性維護解決方案 -- WitExpert。WitExpert的系統架構大致如下。常見的旋轉機械包括減速機、空壓機、水泵、風機、電機等等，通過在靠近設備振動源的位置安裝溫振傳感器的方式，采集設備的振動與溫度數據，將特征值數據傳輸到我們的邊緣計算網關，再通過網關把數據上傳至我們的WitCloud平臺，用戶就可以通過Web端與App端看到設備的故障預測及相關健康信息。
通過對數據的采集與數理加機理的算法模型診斷，WitExpert能幫助用戶實現對設備的工況監測、故障診斷、狀態預測以及全壽命周期健康管理功能。WitExpert支持遠程，全方位、多維度實時監控減速器關鍵運行參數，結合設備狀態發展趨勢提供設備故障預測及風險狀況提前預警;利用人工智能與數據分析技術進行故障類別、部位及原因精準分析，并自動生成設備健康體檢與智能維護方案;針對單個及多個設備確立實時與累計健康狀況指標，多維度對比展示設備健康狀態畫像并實現設備剩余壽命預測，進行全壽命周期的健康管理，確保設備的安全性與穩定性。一套可靠的預測性維護管理系統可以幫助企業在未來十年避免大量維護費用，將成為企業贏得更大競爭力的關鍵之一。
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