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核心功能
功能架构
EAM功能架构
产品特性
EAM系统结合AI应用
预测性维护
预测性维护
AI可以通过实时分析传感器数据来预测设备的故障模式,例如通过对振动、温度、电流等信号的监测,利用机器学习算法预测轴承磨损、电机故障等,提前安排维护,从而减少非计划停机时间和维修成本。
智能诊断
智能诊断
利用深度学习和图像识别技术,对设备内部结构进行远程检查,比如通过内窥镜拍摄的照片或视频,AI能够自动识别出潜在问题,辅助工程师做出准确判断。
自动化的巡检
自动化的巡检
AI机器人或无人机可以配备视觉和听觉传感器,自主完成物理空间内的设备巡检任务,及时发现异常并通知相关人员。
增强现实(AR)维护
增强现实(AR)维护
AR设备健康管理系统可以利用AI技术,将实时设备数据与虚拟模型相结合,为维护人员提供可视化指导,帮助他们更快地定位和解决问题。
智能调度与优化
智能调度与优化
AI可以根据设备的状态、维护需求、人力和备件资源等因素,动态优化维护作业计划和资源配置,确保维护工作的高效执行。
大数据分析
大数据分析
AI可以帮助整合和分析大量设备历史数据,挖掘设备性能趋势和关联性,用于优化设备配置、调整运行策略或改进设计。
智能决策支持
智能决策支持
AI可为决策层提供基于实时数据的设备绩效评估、剩余使用寿命预测以及投资回报分析等高级决策支持。
智能报警与响应
智能报警与响应
AI系统能迅速识别异常事件,并自动触发报警机制,同时向相关人员推送相关建议和应对措施。
客户收益
提升设备综合效率

提升设备综合效率

改善OEE

这是一个衡量设备生产效率的重要指标,包括设备可用率、性能效率和质量合格率三个组成部分。
缩短设备

缩短设备

平均故障时间(MTBF)

衡量设备两次故障之间的平均时间,反映了设备可靠性,通过EAM系统优化维护策略可望增加MTBF。
缩短设备

缩短设备

平均修复时间(MTTR)

计算设备从故障发生到恢复正常运行所需的平均时间,EAM系统可以缩短MTTR,提高维修响应速度。
客户案例

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