基于強思X-Twins數字孿生底座,集成設備EAM及設備點巡檢模塊實現減少計劃外停機及減員增效
現階段對于鋼鐵生產企業,設備的健康狀態的監測、故障診斷與高效運行直接影響生產經營和經濟效益。 如果未能對其健康狀態進行全面、有效的監測診斷,設備突發故障可能會帶來難以估算的安全隱患,造成重大的生產損失和高額的維修費用等。
采用機理+AI 設備維護解決方案,一方面利用機器學習對數據挖掘的能力,將埋藏在數據內的信息挖掘并提取出來, 另一方面利用有限元仿真+ 機械原理計算的方式,讓理論、數據和 AI 相結合,因果印證,大幅度提高準確度,降低誤報率,提高工業設備的安全。