witium’s dynamic
煤炭行業數字化發展和自動化程度相對都比較低，如集中控制急待完善升級、設備檢修維保不科學、手工操作不標準、指導維修不及時、一線在崗人員較多、數據傳遞滯后等相關信息化與自動化需要進一步完善與升級;另外在資產管理方面，設備報警信息不直觀，現有設備運行狀態監測數據較少，設備維修、保養管理仍為紙質傳遞，統計和查閱不便等問題。
上海輝泰Witium，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。
本文分享煤炭行業空壓機站房的空壓機故障預測解決方案、空壓機故障診斷解決方案:
煤碳行業設備故障預測診斷，煤炭行業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振動傳感器采集煤炭行業空壓機的振動監測數據及特征參數(如電機和螺桿的振動加速度、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，邊緣計算網關根據空壓機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。
自從用戶使用了Witium推出的WitExpert空壓機故障預測性維護系統系統之后，聽到一線運維工程師他們的聲音都是：“自從用了在線振動監測、設備預測性維護及設備故障預測系統之后，故障隱患總能被系統早期識別到，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，方便管理設備讓我們可以更愉快的做設備運維工作，大大提高了我們的工作熱情。
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