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當前國家出臺一系列政策，如“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”，而煤炭行業發展“十三五”規劃也提出“依托大型煤炭企業集團，應用大數據、物聯網等現代信息技術，建設智能高效的大型現代化煤礦”。從而推動煤炭行業全面科技創新，加快從資源依賴向創新驅動轉變，實現煤炭企業降本增效，培育發展新動力，形成增長新優勢。
上海輝泰Witium響應國家號召，依托專注于工業物聯網+人工智能(工業AIoT)領域，十年深耕技術、服務全球客戶的沉淀，成功研發出基于基理及大數據數理模型的煤炭行業設備預測性維護解決方案，針對煤炭行業減速機、空壓機、風機泵、電機等旋轉設備為全球客戶提供在線振動監控、設備故障預測、設備故障診斷及設備智能運維、設備健康管理整體解決方案。
煤炭行業減速機故障預測性維護、風機故障預測解決方案、泵故障預測性維護、空壓機故障預測性維護，依托先進的物聯網工業AIoT技術，使用MEMS振動傳感器采集各類煤炭行業設備的振動監測數據及特征參數(如振動加速度、速度、溫度等)，計算并存儲設備的運行參數，自動生成日數據庫、歷史數據庫及報警庫。通過振動機器學習算法，將特征參數值與模型閾值進行比較，來確定設備當前是處于正常還是故障狀態，邊緣計算網關根據設備故障預測性維護診斷模型，分析計算一旦出現異常或者故障，第一時報警通知運行管理人員，實現振動預測性維護。幫助用戶查找產生故障的原因，識別、判斷故障的嚴重程度，為設備維保工作提供智能手段。
該煤炭行業設備預測性維護，提高勞動生產效率和行業生產力;需要人工全程參與的生產管理和生產信息統計轉變成以數據說話和以數據運維的方式，降低企業的運維成本;依靠大量的設備維保歷史數據和生產數據，大大提高了產品的質量與品質;煤炭行業設備故障預測診斷解決方案，減少生產設備85%的宕機概率，減少因宕機產生的材料的報廢與損失，同時減少設備維修的時間，提高了客戶交付能力;故障預測及診斷解決方案，也讓設備處于高度安全的生產狀態，滿足工廠安全生產的要求;一線運維工程師，不再需要每天跑到設備現場，爬上爬下的點檢及觀察設備工作狀態，方便管理設備讓一線運維工程師更愉快的做設備運維工作，大大提高一線人員的工作士氣。
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