基于机器学习的设备故障预测

制造行业售后服务整体趋势

预测性维护是将传统以人工为主的运维管理转变为自动化、 信息化的智能监测维护方式, 它不同千预防性维护和修复性维护, 而是集设备状态监测、 故障诊断和预测、 维修决策支持和维修活动千 一体的一种主动维护方式。 被动式维护, 机器坏了再修, 预防性维护, 大量的巡检, 状态性维护通过设备loT监控进行状态异常维护, 预测性维护通过对设备状态进行连续测量和数据分析, 实现设备故障的诊断以及设备状态发展趋势的预测, 制定最优维护方案。

预测性维护行业现状

随着物联网技术的创新与发展, 工程制造设备变得更加商效与智能, 但设备维护工作本身却仍面临巨大挑战。 研究报告显示, 维护不善会使工厂的 生产率降低5-20%, 而计划之外的生产中断会使一些大型制造商每年损失500亿美元。

预测性维护在工业物联网中的应用优势:

♦ 从内部来看, 预测性维护用千优化生产操作, 将会带来20-30%的效率增益。

♦ 从外部来看, 设备制造商如果引入预测性维护服务, 则有可能扭转当前竞争 业态。

♦ 从战略角度评估, 预测性维护代表着工业服务化和未来商业模式的转变。

 

南洋预测性维护解决方案

南洋以AzureData & ML组件为载体,利用机器预测性维护相关技术,为客户构建数据模型、机器故障预测模型、机器故障诊断模型并发布应用,为客户提升服务质量、降低运维成本提供帮助。

针对客户数据质量问题,南洋通过数据治理、大数据分析等技术,消除数据 孤岛、优化数据结构、提升数据质量,打造全方位数据平台,为客户的Al应用及商业智能提供标准数据来源。

经过实践检验,多模型召回率均好千预期;机器故障预测准确率达81. 25%