设备故障分析及预测

降低设备维护成本,减少设备故障给生产、管理带来的损失

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核心功能

数据准备、构建预测模型、BI数据分析,提供端到端的解决方案

设备故障分析及预测

优化设备维修计划

对故障的种类、原因、影响等参数进行统计分析,并构建故障预测模型,为设备的购置、维修、升级等业务计划提供支持。

设备劣化倾向分析

提出预测性维修建议

设备劣化倾向分析,包含预防性维修和预测性维修。对设备的关键技术参数、关键零件使用情况等参数进行统计分析,提出预防性维修或预测性维修建议。

维修情况分析

优化维修计划
及人员配置

维修事件分析,对维修种类、维修时间等参数进行统计分析,为维修计划及维修人员配置等工作提供支持。维修人员分析,统计每位维修人员的维修工作量,为绩效考核、技能培训等其他业务提供决策支撑。

设备状态实时分析

优化设备运维计划

分析设备的运作时间、运作状态和实际产能等,为制定智能运维计划,提供决策支持。

备件出入库分析及预测

优化备件购置计划

统计分析每种备件出入库数量,结合设备故障预测、生产需求等预测备件需求,为备件购置等其他业务提供数据支撑。

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解决方案架构

数据准备、构建预测模型、BI数据分析,提供端到端的解决方案

搭建完整的设备数据分析体系
构建预测分析模型

结合设备故障、设备维修情况、备件出入库情况进行数据分析,以优化设备维修、维护计划和备件采购计划,降低设备维护成本,减少维修给生产、管理带来的损失。

方案提供从数据采集、数据处理、数据分析、数据呈现端到端解决方案,为企业生产、维修和管理提供决策支持。

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设备故障分析及预测典型案例

XX通信系统有限公司

项目背景

客户在生产过程中会使用到大量设备以及人力,客户实施了智能设备管理系统TPM,想要分析系统收集到的故障、设备、维修、备件等方面的数据,按照一定算法计算、分析数据,以支持工厂在生产、维修、管理等方面的决策。

  • 设备的保养管理、计划维护、点巡检等都是根据经验提前安排,需要数据分析提出计划性安排建议。
  • 需要对设备故障进行分析,从而预测故障,减少设备停机时间,优化产品质量。
  • 维修情况的分析,可以优化维修计划、维修人员安排、零部件库存储备等,提高效率,减少成本。

项目流程

咨询

团队高级咨询顾问通过远程以及现场沟通的方式,为客户提供基于TPM的设备故障分析方案。

调研

项目组团队入驻客户现场调研,针对客户现场设备和系统情况以及客户诉求,结合大数据分析产品,完成项目搭建方案。

研发

通过前期的咨询与调研,项目组团队基于客户诉求启动项目研发工作,项目组完成TPM设备故障分析的算法模块,离线测试通过(不和业务系统对接)。

实施

实施工程师和客户对接,将我们的产品和方案,集成到客户设备运维系统中,实现基于TPM的设备故障分析。

维护

项目团队在实施完成后,为客户进行了一个月的项目运行维护,做到了三分钟响应,半小时处理,最终在试运行后,能够完美融入客户设备运维中,客户非常满意。

案例项目设备预测分析结果

95%

设备故障预测准确率高达95%

10%

生产效率整体提高10%

10%

计划外机器停机时间减少10%

30%

设备维护成本降低30%
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