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实现设备关键部位状态评估与预测性维护
背 景
某卷烟工业企业针对重点装备的负压风机开展预测性维护的工程研究：
• 传统监测方式是定期维护或者是事后维修。这种方式较被动，各方面资源的调动效率不高；
• 现有的风机状态数据监控与管理环节的集成度不高；
• 目前卷烟机上没有针对风机的完整风机预测性维护软件；
功能
•负压风机状态监测及预测性维护。项目以VE负压风机为研究对象，加装电流表和振动传感器，采用超采样技术实现数据的全采集，实现对风机整体的状态监测。
客户价值
◆ 打通数据采集与数据挖掘通路并与管理环节集成；
◆ 风机状态实时监控，识别异常，防范故障；
◆ 基于数据挖掘的风机状态预测
项目数据采集网络如图所示：
客户
涉及了烟草、印钞造币、公共事业、装备制造、机械制造等多个行业。
