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中控--全設備智能感知平臺PRIDE
  • 點擊數(shù):3468     發(fā)布時間:2024-03-10 11:22:37
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近年來諸多企業(yè)愈發(fā)重視設備管理工作,大范圍使用智能化儀表,通過智能設備管理軟件能夠實現(xiàn)全方位實時監(jiān)測智能儀表閥門和控制系統(tǒng)的狀態(tài)。但狀態(tài)監(jiān)測只是設備智能化管理的基礎,設備的故障診斷及預測分析工作已經(jīng)到了勢在必行的階段,狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷技術的智能化、精細化發(fā)展,也將為企業(yè)提供更為廣闊的發(fā)展空間,使企業(yè)能夠從中獲取更多的經(jīng)濟效益,全面提高企業(yè)市場競爭力。
關鍵詞:

 產(chǎn)品概述:

近年來諸多企業(yè)愈發(fā)重視設備管理工作,大范圍使用智能化儀表,通過智能設備管理軟件能夠實現(xiàn)全方位實時監(jiān)測智能儀表閥門和控制系統(tǒng)的狀態(tài)。但狀態(tài)監(jiān)測只是設備智能化管理的基礎,設備的故障診斷及預測分析工作已經(jīng)到了勢在必行的階段,狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷技術的智能化、精細化發(fā)展,也將為企業(yè)提供更為廣闊的發(fā)展空間,使企業(yè)能夠從中獲取更多的經(jīng)濟效益,全面提高企業(yè)市場競爭力。

全設備智能感知平臺PRIDE是中控技術創(chuàng)新研發(fā)的設備診斷、預測維護的感知平臺,可匯集動、靜、電、儀、控等不同系統(tǒng)及設備的信息,建立了設備專業(yè)數(shù)據(jù)湖,實現(xiàn)生產(chǎn)過程的可觀、可測及全面感知,并對設備數(shù)據(jù)進行分析,發(fā)現(xiàn)潛在的風險并提前預測預警。

全設備智能感知平臺PRIDE通過各類設備診斷、預測維護等應用APP,并利用AI大數(shù)據(jù)、機器學習等,結合設備ET技術,動態(tài)監(jiān)測儀控設備運行狀態(tài),預測設備潛在風險,為用戶提供更高效、更智能、更安全的設備運維解決方案,實現(xiàn)設備從智能感知、故障預測到智慧維修的全面智能化管理。

 

性能特點:

全設備智能感知平臺PRIDE分為3大核心:

1.智能感知:   

匯集動、靜、電、儀、控等不同系統(tǒng)及設備,建立設備專業(yè)數(shù)據(jù)湖,打通“信息孤島”,掌握設備運行情況和風險狀態(tài)。

2.精準預測:

基于大數(shù)據(jù)深度學習算法以及神經(jīng)網(wǎng)絡模型,擬合設備運行特性曲線,監(jiān)測設備運行異常情況,進行設備健康智能診斷,壽命預測。

3.決策支持:

基于預測結果及設備檢維修案例庫,生成維修建議,為設備各專業(yè)維修計劃提供智能決策支持。

基于這3大核心,構建工廠設備診斷的“一張網(wǎng)”,通過各分支“觸腳”感知工廠不同位置、不同類型的設備狀態(tài),囊括所有的設備。

動設備類APP:動設備監(jiān)測APP、機泵故障預測APP、往復機故障預測APP等;

靜設備類APP:鍋爐故障預測診斷APP、管道泄露檢測APP、腐蝕和泄露檢測APP等;

電氣設備類APP:智能馬達預測診斷APP等

儀表閥門類APP: PRIDE設備門戶APP、AI智能診斷助手APP、設備回路診斷APP、調節(jié)閥在線診斷與故障預測APP、智能變送器在線診斷與故障預測APP、智能質量流量計在線診斷與故障預測APP、差壓變送器在線診斷與故障預測APP等;

控制系統(tǒng)類APP:控制器性能評估診斷APP、系統(tǒng)故障預測診斷APP、機柜智能診斷APP、SIS安全回路在線SIL監(jiān)控APP。

 

適用領域:

主推石化、化工行業(yè),適用于其他工業(yè)行業(yè)。

 

推薦理由:

全設備智能感知平臺PRIDE可全面對設備進行精準健康診斷及風險預測,基于設備工作機理、搭配硬件采集模塊,應用大數(shù)據(jù)、深度學習算法和專家?guī)欤纬勺赃m應診斷模型,建立完備的設備檢維修案例庫。幫助用戶充分利用已采集的數(shù)據(jù)信息,進行精準維修,實現(xiàn)高質量的設備維護。實現(xiàn)設備的風險動態(tài)感知、故障智能診斷、檢修精準施策,保證安全綠色運行,讓工廠所有的設備、儀表始終處于最佳運行狀態(tài)。

全設備智能感知平臺PRIDE建立了專業(yè)數(shù)據(jù)湖,可匯集各品牌各類型的設備,擁有自主大數(shù)據(jù)深度學習算法和神經(jīng)網(wǎng)絡模型,擬合設備運行特性曲線,進行設備健康診斷與預測,基于31000+維修策略和11000+故障案例的設備失效數(shù)據(jù)庫制定專業(yè)的維修計劃,針對于各類設備常見故障問題均有專業(yè)算法模型支撐。

 

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