數據準備、構建預測模型、BI數據分析,提供端到端的解決方案
對故障的種類、原因、影響等參數進行統計分析,并構建故障預測模型,為設備的購置、維修、升級等業務計劃提供支持。
設備劣化傾向分析,包含預防性維修和預測性維修。對設備的關鍵技術參數、關鍵零件使用情況等參數進行統計分析,提出預防性維修或預測性維修建議。
維修事件分析,對維修種類、維修時間等參數進行統計分析,為維修計劃及維修人員配置等工作提供支持。維修人員分析,統計每位維修人員的維修工作量,為績效考核、技能培訓等其他業務提供決策支撐。
分析設備的運作時間、運作狀態和實際產能等,為制定智能運維計劃,提供決策支持。
統計分析每種備件出入庫數量,結合設備故障預測、生產需求等預測備件需求,為備件購置等其他業務提供數據支撐。
數據準備、構建預測模型、BI數據分析,提供端到端的解決方案
結合設備故障、設備維修情況、備件出入庫情況進行數據分析,以優化設備維修、維護計劃和備件采購計劃,降低設備維護成本,減少維修給生產、管理帶來的損失。
方案提供從數據采集、數據處理、數據分析、數據呈現端到端解決方案,為企業生產、維修和管理提供決策支持。
設備故障分析及預測典型案例
XX通信系統有限公司客戶在生產過程中會使用到大量設備以及人力,客戶實施了智能設備管理系統TPM,想要分析系統收集到的故障、設備、維修、備件等方面的數據,按照一定算法計算、分析數據,以支持工廠在生產、維修、管理等方面的決策。
團隊高級咨詢顧問通過遠程以及現場溝通的方式,為客戶提供基于TPM的設備故障分析方案。
項目組團隊入駐客戶現場調研,針對客戶現場設備和系統情況以及客戶訴求,結合大數據分析產品,完成項目搭建方案。
通過前期的咨詢與調研,項目組團隊基于客戶訴求啟動項目研發工作,項目組完成TPM設備故障分析的算法模塊,離線測試通過(不和業務系統對接)。
實施工程師和客戶對接,將我們的產品和方案,集成到客戶設備運維系統中,實現基于TPM的設備故障分析。
項目團隊在實施完成后,為客戶進行了一個月的項目運行維護,做到了三分鐘響應,半小時處理,最終在試運行后,能夠完美融入客戶設備運維中,客戶非常滿意。