预测性维护
随着 IoT、大数据等技术的成熟，预测性维护应运而生，它不仅可以对设备实时监测，进行大数据分析，提前感知设备故障，而且可以远程服务和提前排查故障隐患，使得维护变得更加智能，运营更加可靠，成本也更低。是行业数字化转型的基石。
优势分析
预测性维护已经在全球各行业尤其是工业制造领域得到认可并开始规模应用。北光通过设备数据采集、解析、边缘预处理、云端工业数据建模与分析，提高客户的核心竞争力。将状态监测、故障诊断、状态预测和状态决策融合为一体，状态监测和故障诊断是基础，状态预测是重点，维护决策得出最终的维护状态要求，预测性维护是人工智能在工业制造领域的应用和实践，主要趋势包括：
运维服务化
模块实时化
应用行业
业务价值
远程运维
智能化模型
O
减少更换零部件，充分利用现有设备，延长设备服务寿命。
O
降低安全隐患，减少设备突然故障造成的损失。
故障提前预警，预留足够应对时间给一线人员在故障前做出应对。
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设备数据采集系统
主要用于采集设备的工作和运行相关性的实时数据，并可对设备进行反向控制，实现对设备的实时监视与即时操作，也可为MES、ERP以及设备运维云平台等多种软件或者平台提供设备数据采集的支持。通过支持多种传输协议（OPC UA、Modbus、Profibus、MQTT 等）可与多种智能传感器、智能仪表、工控机、电器保护系统、以及PLC接口设备等的有效集成，实现对设备数据采集的即时性、准确性、可靠性、高效性、稳定性的自动化数据采集的一站式解决方案，不需要操作人员的手动输入，保障了数据的实时和准确，并通过采集模块（终端）组网实现设备的互联互通以及数据实时传输。
数据采集内容
功能亮点
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通过连接PLC、传感器等，对设备运行数据和环境数据进行实时采集
设备运行状况的集中监测
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可实现对设备的远程控制
可快速对接ERP、MES、BI、云平台等多个系统
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设备健康管理系统
在信息化管理体系建设中，设备管理系统被看作是重中之重。因为设备是工厂生产中的主体、生命线，随着科学技术的不断发展、智能制造的产业升级，生产设备日益智能化、自动化，设备在现代工业生产中的作用和影响也随之增大，在整个工业生产过程中对设备的依赖程度也越来越高。
系统解决方案
精准的设备信息管理
全面建立设备信息管理，统一运行数据管理平台。PC和手机等均可查询设备状态，避免被工作环境桎梏。
灵活的设备故障处理
对设备故障提供一套完整灵活的闭环式管理，从报修-维修，以设备为中心，发现故障及时处理。
全面的设备预防性维护
以预防故障为目的通过制定维护计划，定期点检，保养工单方式，全面防止设备故障发生。
高效的设备预测性维护
基于机器学习算法和模型分析评估设备健康状况，做到预测性维护。
全方位重点设备体检报告
针对重点设备，通过日常监控，维护记录结合大数据模型形成全方位设备的体检报告。
故障处理
预防性维护
全方位报告
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设备运行状态监控：采用机联方式，将设备的各种状态采集，实时显示设备运行状态，以及OEE
设备总看板：实时统计展示设备状态分布，OEE，以及占比，备件消耗排行，故障次数频度等信息
设备OEE统计：多维度统计设备的可支配率，有效率，质量率，从而计算分析设备OEE指数
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工业互联网 工业互联网 工业互联网是将具有感知、监控能力的各类采集或控制传感或控制器以及泛在技术、移动通信、智能分析等技术不断融入到工业生产过程各个环节，从而大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，最终实现将传统工业提升到智能化的新阶段。
智能制造的第一步从 www.iot-ec.com 开始 专业物联网和边缘计算解决方案 设备数据采集 O O 企业能源管理 O 边缘计算网关 O 人工智能终端 扫码查看系统演示 www.iot-ec.com 主要功能 设备数据采集和接入
通过标准数据采集协议，借助实时流数据接入、离线批数据接入等技术，灵活接入各类设备 设备预测性维护 对生产设备进行健康监控，跟踪各个工业设备地使用情况，能有效地进行机器故障诊断、预测 设备综合效率(OEE) 全厂OEE 指标与KPI 可视化监控， 检讨分析六大损失，提高设备利用 率、有效提升产能 智慧化能源管理 对工业生产过程中产生的能耗情况及污染治理关键指标的实时监控，有效管控能源使用 安灯管理(ANDON) 通过标准数据采集协议，借助实时流数据接入、离线批数据接入等技术，灵活接入各类设备 数字孪生 可以真实的反映设备的运行状态，可以通过数据分析预测和优化设备的性能 |
联系方式
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