witium’s dynamic
隨著煤礦金屬行業的數字化轉型，企業每天都會產生大量數據，而這些信息中往往都隱藏著寶貴的見解，這些見解有可能幫助減少計劃外停機時間、簡化流程、提高資產績效并實現更可靠和可預測的結果。設備故障預測性維護解決方案將原始數據轉化為可操作的洞察力，有助于在故障發生前數天、數周甚至數月診斷設備問題。 結合深度學習方法的預測分析模型甚至可以預測設備資產的剩余使用壽命。
據德勤研究顯示，從被動的、基于條件的維護策略轉變為更加數據驅動的主動維護方法可以節省大量成本。據估計，預測性維護可以將煤礦金屬行業運營的維護計劃時間減少20-50%，將總體維護成本降低5-10%。從本質上講，數字化轉型是關于人們能夠接受新的工作方式并真正成為他們所做的一切以數據為主導的專家。 使用預測性解決方案，我們能夠在思維上做出相應轉變，并且為團隊帶來了真正的變革性收益。提高了績效，并使設備運維管理變得更加高效并具備更高的運營敏捷性。
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。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WitExpert解決方案，企業組織能夠更簡單更高效地過渡到預測性維護，從而最大限度地減少停機時間和中斷，并優化機械設備的維護計劃。基于機理與數理的算法模型能夠幫助用戶花費更少的時間更精確地分析探索潛在問題，并通過警報提供早期預警指示，表明設備的什么地方偏離標準。WitExpert預測性維護解決方案還包括為用戶提供規范性操作以減輕潛在故障并優化維護策略的能力。因此，運維人員在解決設備維護和性能問題時，可以通過執行預定義的指導，從而提高決策制定和調查、管理和解決問題的一致性。
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