钢铁冶金

钢铁行业制造装备种类繁多、工艺过程极为复杂、检维修困难,是典型的混合型制造企业。智能运维大数据云平台构将先进设备管理思想、模式、方法导入到设备管理中,使常规检查、精密诊断以及设备的状态监测和劣化分析等统一起来,形成智能化设备大健康管理模式。
  • 减少轧线的计划外停机,及时消除生产隐患,以确保钢铁生产的连续性。
  • 运行数据可视化和预测性维护,打造钢铁行业设备管理的智能化平台。
  • 准确定位轧机、吐丝机、风机、减速机、水泵等设备故障,使维修效率提高25%以上
  • 设备资产全生命周期管理

石油石化

石油化工大机组机械故障、不规范操作、工艺不稳定等问题是造成企业安全事故和经济损失的主要原因。智能运维大数据云平台通过大数据分析、AI智能诊断帮助石油化工企业将90%的数据分析工作实现自动化,准确评估各种压缩机组、机泵群、风机等设备的运行状态、实时警报,利用数据驱动决策,从而大幅提高运营和决策效率,解决石油化工企业维修不足与维修过剩难题,减少设备故障,保障设备安全。
  • 实时监控设备的运行状态,为连续生产提供保障。
  • 避免维修过剩,将维保成本降低25%。
  • 优化零部件库存结构:易损件多备 、非易损件少备。
  • 避免因设备故障而导致的重大事故。
  • 减少30%的日常维护停机时间、降低人工检查的强度。

煤炭煤化工

智能运维大数据云平台针对井下工作面采掘、主辅皮带运输、主副井提升以及通风排水等设备从“管人又管设备”两处着手通过监测监控获取运行数据,可实现故障前预警报警信息推送,并通过趋势图与频谱分析了解故障起因与发生部位,形成故障诊断报告,以工单流转确保设备平稳运行,增强企业效益。
  • 使用自主研发的各类监测装置,符合国家矿用产品安全标志。
  • 实现实时监测、预警自动推送提醒、故障精准定位等智能诊断分析。
  • 通过智能运维大数据云平台建立多维度、全方位的综合数学分析模型,系统自动进行设备故障诊断并预警,为制定检修计划提供依据,实现矿井生产系统设备科学化管理。

能源电力

大型发电厂设备包含主机、辅机、控制系统,其结构复杂、零件众多,大机组检修耗资巨大。在设备运行、点检、检修三者之中,点检人员处于核心地位,通过智能运维大数据云平台,从云、管、端三方面着手,实现数据的标准化简易采集,动态数据实时诊断,提出故障最佳处理方案,保证电厂设备安全稳定运行。
  • 汽机TDM系统对大机组运行过程中的数据进行深入分析,为故障诊断人员提供专业的图谱工具,精准分析机组运行状态。
  • 辅机设备在线监测系统对风机、泵、磨煤机、皮带机的在线实时监测,第一时间发现设备劣化趋势,减少人员点检缺失风险
  • 点检管理系统:按照发电厂点检“8”定原则和方法,对汽机、电气、燃料、锅炉四大车间设备进行预防性周密的检查,使设备的隐患和缺陷能够得到早期发现、早期预防、早期处理。

水泥

水泥行业主要设备有煤磨、水泥磨、回转窑、辊压机、窑尾风机、斗提机、斜拉链等,设备种类繁多,其结构复杂、特点不一,除安全性和可靠性是普遍要求外,设备检修耗资巨大,节约检修费、降低备品备件库存用对水泥企业的经济运营成本有重要的意义。
  • 实现管控一体化、数字化、智能化及可视化,打造智慧水泥5G+工业互联网平台
  • 监测数据智能报警,智能推送到设备管理人员的APP中,杜绝计划外的意外停机,避免因意外停机造成的产量损失风险
  • 通过设备全生命周期监测系统的实施,推进预知性维修体系建设,与已有的点检岗位共同组成设备管理的多重防护体系。

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