智能预测维护

我们开发了用于操作和维护机械,舰队和过程的综合预测工具。这些工具指南操作员可以主动地进行纠正措施,以防止不必要的停机。

关键事实:智能预测维护

操作和维护数据分析服务的决策支持

识别关键情况并通知即将发生的异常

将摩擦根交互、知识和数据驱动的分析和混合建模结合到预测性维护中

全球工业业务需要在经济上更有效和无害环境的创新。但如何提高效率和可用性,确保高生产质量,减少工业流程和机械的损失?

VTT在预见性维护方面的任务是通过分析数据,为智能决策提供坚实的基础,产生提高整体设备效率(OEE)的解决方案。我们从数据中提取可靠的指标和模式,在问题发生之前预测它们。这有助于避免计划外的维护,从而最大限度地提高生产率和产品质量。

通过实时了解流程,机械,结构和材料,我们的客户可以优化其产品的性能和整体寿命。这对于支持更长的生命周期和循环经济至关重要。

决策预测分析

对于智能预测维护,VTT开发数据分析技术和工具,以支持主动决策。预测维护分析工具可帮助操作员保持最佳运行的流程。当系统开始偏离计划时,它们迅速提醒操作员,这将导致非最佳性能或过早失败。

通过预测维护,您可以通过生命周期优化您的机器和流程。

分析工具指导运营商使纠正措施使系统恢复轨道,并防止不必要的关闭。预测分析还提供时间计划和安排维护行动。此外,收集有关系统如何使用的信息允许在单个过程级别或车队级别中识别可操作使用的最佳实践和差异。

操作和维护分析的数字服务

我们的操作和维护分析提供了仔细开发的工具,将预测维护分析和知识驱动的性能分析与数据驱动建模相结合。要了解故障的根本原因,我们将从一系列领域集成了最新的科学专业知识。

我们了解可能的失败情景和流程和机制的动态交互。通过我们的传感专业知识,我们可以创建实时有针对性的数据,并使用大数据/机器学习分析将数据转化为更好的决策。这在生命周期管理中创造了先进的状态监控,诊断和预测解决方案。

事实证明,我们的方法和工具在解决客户的工业流程、机械、结构和材料挑战的操作和维护(O&M)方面具有价值。它们提供了从被动运维到主动运维的清晰过渡。

例如,纸浆质量的在线计算模型具有促进的材料效率高达2-3%。在中等尺寸的纸浆厂,这对应于CA的年度节省。700卡车木材,暗示竞争力和可持续性的相当大。在这项工作中,VTT负责开发核心计算模型。

数字化预测维护工具和服务可以作为独立的解决方案在客户应用中独立使用。它们还可以集成到最新的数字工业平台和框架,即插即用,自配置属性。根据客户需求,实际的计算可以发生在边缘、网关和云级别。

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