工业互联网的智能设备维修管理

2018-09-03 17:32 mikj 次阅读 条评论

    工业互联网的智能设备维修管理,在智能制造背景下,工业系统向更为复杂化、智能化方向发展。对于维修管理而言,维护维修的工作量、维修响应能力、系统可靠性和稳定性要求、维护人员综合技能要求、工业备件的供给效率和质量等都面临重大的挑战。

   鉴于内部维修与外部工业服务现状,多数制造企业处于救火式的事后维修,设备隐患突出,这制约了工业转型的进程。工业互联网条件下,探索新的维修模式和服务形态,将成为当务之急。智能化条件下的维修知识重用与技能培养,高技能维修人才短缺是工业领域较为突出的矛盾,在工业互联网背景下,人才争夺正成为趋势,这意味着工业企业招聘人才的成本陡然上升。

    为此,通过智能化手段,提升现有维修工人技能是非常迫切的需求,这包括:基于故障记录的维修诊断辅助。重复性故障在维修作业中的占比普遍较高,但这些经验往往由个别业务专长较高的

业务能手掌握,抑或由于人才流失,致使这些经验无法重用,造成维修资源的浪费和知识共享的缺乏。借助于人工智能技术的应用,根据故障描述与历史维修经验的查询匹配,大幅降低故障判断与处理方法引用,有效提升故障处理效率,实现维修知识共享和精准技能培训。

    人工智能维修辅助,基于预测性维修的智能诊断辅助与远程运维支持。预测性维修是在故障早期发现设备隐患和缺陷,进而主动采取干预措施的维修策略,这将大幅减少非计划性停机,从而提高制造效率、降低维修成本,是工业互联网重要的应用场景。

    受制于工业设备故障相关传感器普及率较低,这使得为预测性诊断成本极高。将传感器从诊断仪器中分离,采用智能传感单元加工业APP的创新模式结合,不仅大幅降低预测性诊断成本,同时将云计算和智能应用高度融合,提高用户体验和智能诊断准确性。结合AR智能眼镜的应用,构建成现场故障监测,云计算隐患排查,远程诊断报告,AR辅助现场故障排查与处理的预测性智能维修闭环。


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