基于数字孪生的设备健康管理
设备数字孪生体与物理实体同步交付，实现设备全生命周期数字化管理，同时依托现场数据采集与数字孪生体分析，提供产品故障分析、寿命预测、远程管理等增 值服务，提升用户体验，降低运维成本，强化企业核心竞争力。
装备健康管理与预测性维护平台
通过数据接入、数据治理、可视化建模技术，构建面向不同装备的健康管理与预测性维护业务中台，提供装备实时状态监控、故障诊断、隔离、性能和寿命预测等相关模型管理及应用开发服务，让装备真正做到状态维护和预测性维护。
- 方案架构
- 应用场景
- 方案价值
- 实践案例
- 相关产品
- 咨询服务
方案介绍
基于百度大脑打造一体化全流程装备健康管理平台，通过数据引接、数据治理、可视化建模平台和面向应用可视化建模平台，构建面向不同装备的健康管理与预测性维护业务中台，包括装备状态监控和故障诊断、隔离等相关模型开发中台，并通过故障诊断与健康管理系统技术整合和优化运维服务资源，助力装备健康安全运行，极大地提升装备安全运营保障能力。
典型应用场景
数字孪生+PHM
AR应用+PHM
知识图谱+PHM
数据分析+PHM
方案价值
提升装备安全水平
在设备和系统参数在达到临界点之前及时采取措施，有效预防实际故障的发生，提升安全水平。
提升生产效率和质量
提高客户满意度
改善设计和制造
提升保养有效性降低成本
提升员工满意度
实践案例
异常预警
纸尿裤生产过程中点胶阀异常经常会出现被迫停工，会造成产线停产半天。通过收集7个维度的设备时序数据，进行分析处理和模型训练，提前8小时预警胶阀异常。提升设备生产效率，因设备异常造成的停工损失减少80%及以上。
质量预警&根因分析
橡胶密炼涉及多种原材料和设备/环境控制参数，通过设备实时参数及时发现质量异常情况，并通过AI大数据分析快速识别造成质量变化的根本原因。
能耗优化
根据用水量预测需求、泵机流量、进出口压力、电机电压和电流等参数计算泵机效率，AI模型分析实际运行工况点，给出流量、压力、频率等参数的调整建议。从而保证泵机高效运行，减少了泵机损坏比例，初步预估比人工规则情况下节能5%以上。
