現代化的大型鋼鐵企業中往往有許多大型機械設備,這些設備價值十分昂貴,所起的作用十分重要,而且他們多在重載高速,多塵及有害介質等惡劣環境下繁重的工作,加之冶金生產的連續性,往往一臺機械設備出現故障,就會使整個生產受到影響,甚至被迫停產檢修,不但影響生產計劃的完成,而且會給企業造成巨大的經濟損失,所以對關鍵設備運行狀態的監測有著重大意義。因聯科技依托在鋼鐵冶金領域多年的項目落地經驗推出面向鋼鐵行業的全套設備智能運維解決方案,基于智能傳感網絡、大數據、云計算和工業AI實現貫穿焦化、煉鐵、煉鋼、軋鋼全流程的設備數據可視化和預測性維護,推進“綠色鋼鐵”、“智慧制造”的建設。
生產流程化
意外停機,生產中斷,造成嚴重經濟損失
易發安全事故
設備重資產,動設備故障引發安全事故
運維成本高
大量備品配件囤積,占用企業資金
經濟損失大
工業設備價值大,維護成本高,壽命周期有限
一旦發生故障造成非計劃停機,則造成嚴重經濟損失
高度依賴專家經驗
設備運維依靠經驗豐富的專家
設備診斷經驗和知識無法得到有效復制和傳承
數據價值無法最大化發揮
海量工業設備運行數據無法充分挖掘
設備劣化趨勢無法預測,無法對設備進行視情維護
設備預測性維護
最大限度的減少軋機等產線重要設備發生非計劃性停機,將故障控制在萌芽狀態并及時消除,保障鋼鐵生產連續性。提升設備維修效率
準確定位軋機、連鑄機、燒結機、減速機等重要機組部件故障,避免發生過維修和欠維修,提升25%維修效率。降低巡檢人力成本
有效解決鋼企巡檢耗時長、設備復雜、環境惡劣等問題,減少30%以上的日常停機維護時間與巡檢人力成本。合理配置零部件庫存
依據大數據制定企業備件采購策略,提升備件上機率,有效解決鋼鐵企業的零部件庫存積壓問題,降低資金成本。杜絕現場安全事故
結合設備數據與因聯的預測模塊及分析工具,實現機組狀態全方位預判,避免因惡劣工況或設備故障造成的事故。專家經驗數字模型化
專家知識+機理模型,有利于將之前無法準確傳承的設備運維知識和經驗進行數字化,形成可復制、可封裝的設備數字模型、故障特征案例模型。為鋼鐵企業提供設備預測性解決方案,幫助客戶快速、低成本部署業務,利用高彈性、高可靠、高并發、安全防護的特點,通過物聯網、大數據分析和AI算法服務,實現設備預測性維護,助力鋼鐵企業實現降本增效
-更低成本部署
無線部署方式的主要應用,投入成本更低-更高可靠通訊
自組織網格型無線協議,保證至少2條有效路徑-更低門檻應用
智能預警和智能診斷模型應用,使用門檻更低