摘要:数字化转型案例分析。 洞察行业挑战,探寻数字化转型之道。 阿里云机床设备管理解决方案 采集机床体检数据,抽取共振点的转速-振幅,通过ET工业大脑对历史数据训练预测模型,预测机床运行中的异常设置和故障,适用于广泛的机械设备。 【机床设备管理解决方案
数字化转型案例分析。 洞察行业挑战,探寻数字化转型之道。 阿里云机床设备管理解决方案 采集机床体检数据,抽取共振点的转速-振幅,通过ET工业大脑对历史数据训练预测模型,预测机床运行中的异常设置和故障,适用于广泛的机械设备。 【机床设备管理解决方案】 通过数控机床转速和主轴振幅数据的实时或定时采集,抽取共振点的转速-振幅,通过对历史数据训练预测模型,预测机床运行中的异常设置和故障。指导规避缺陷转速排产,减少次品率的发生、对主轴和道具的损耗。分析共振转速趋势,评估机床耗损情况,及时检修,减少经济损失。 方案架构 架构特点
【方案优势】 预警缺陷转速,指导排产 通过数控机床转速和主轴振幅数据的实时或定时采集,抽取共振点的转速-振幅,通过阿里云工业大脑对历史数据训练预测模型,预测机床运行中的异常设置和故障,指导规避缺陷转速排产。 预测异常设备与故障 采集机床体检数据,预测机床运行中的异常设置和故障,改变企业地毯式排查的维护模式,能够提前阻止设备故障的劣化趋势。 分析评估耗损 减少次品率的发生,减少对主轴和道具的损耗。分析共振转速趋势,评估机床耗损情况,及时检修,减少机床故障带来的经济损失。 声明:本文内容由《制造逻辑》整理分享,仅用于学习交流,不得用于商用,引用或转载请注明出处。如有侵权请联系我们删除!谢谢。 |
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