设备状态预测性分析系统

基于高精电流波形分析 + AI深度学习 + 边缘智能计算,构建覆盖“设备性能—设备健康—产品质量”的全链路预测体系,让设备“会说话”,让维护“看得见”,让质量“可追溯”。

专为工业场景优化的智能闭环体系

我们的系统架构并非通用的IT解决方案,而是扎根于工业现场,为解决实际生产痛点而精心设计的​​传感器、边缘端、服务端协同​​闭环智能体系。每一个环节都体现了对工业环境复杂性、安全性和可靠性的深刻理解。

工业级防护

硬件设备采用金属外壳,具备优异的防尘、防腐蚀和电磁屏蔽特性,并具备宽温工作范围。

安全可靠

分析算法下沉至边缘端,设备断网仍能独立运行。除了监控生产设备,也对系统自身进行监控。

自成体系

从自主研发到独立部署,自行组网,无需接入工厂网络,远程访问,无需到达现场使用。

软件

多维度评估

设备状态预测性分析系统突破传统单点监控的局限,从​​性能表现、设备健康与产品质量​​三大维度构建全景式评估体系。我们利用高精密电流波形分析,结合AI深度学习,实现生产管理的智能化升级。

设备健康

系统可以针对设备的各类部件的健康状态,深挖其出现异变的可能性,以提前数周~数月进行预测。结合客户维保的资源需求,制定精准维保计划,大幅减少突发性停机、过度维保浪费,实现现场业务的降本增效。

性能表现

通过高精密数据的采集与分析,能评价设备在不同工况下的性能表现。无论速度高低,负荷轻重,系统都能敏感捕捉其细微变化,识别潜在风险点,确保设备能工作在高质量、高可控的工作状态。

产品质量

基于设备性能的细致评估,以及任意时间段内的工况映射,系统可追溯所生产的制品受设备状态波动而引起的质量风险大小。通过合适的维保计划,实现业务的稳定性和质量的协同提升。

硬件

边缘计算工作站​​

为实现高精密电流波形数据的实时采集与智能分析,我们自主研发了这款高性能​​边缘智能计算站​​。它不仅是数据的入口,更是智能分析的前沿,将AI算力直接部署在车间现场,确保数据处理的即时性、安全性与高可靠性。

实时处理,降低延迟
不占用带宽,降低成本
本地存储,安全可靠
减少布线距离,便于部署和维护
硬件

非侵入式电流传感器

​​高频采集,洞察细微

​​传感器支持高频数据采集能力,能够捕捉到传统传感器无法感知的瞬时电流波动和细微特征。

​​无创安装,安全便捷

​​非侵入式​​的安装方式彻底避免了因接线错误导致的设备停机或安全风险,部署过程快速、简单且绝对安全。

解决方案

了解我们的制造业AI解决方案

我们的解决方案是基于高精度电流传感器的预测性分析系统,能够实时监测电驱设备的运行状态,并通过AI算法进行数据分析,准确预测潜在故障。

汽车总装车间升降机故障预测方案

预测性分析系统通过非侵入式电流监测与AI算法,实时感知总装车间升降机运行状态,识别传动、导向等关键部件的早期劣化,实现故障预警与健康评估,提升设备可靠性与产线连续性。
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看得见的智能制造:设备状态可视化解决方案

我们提供标准化且可定制的预测性分析大屏展示方案,基于自采高频电流数据,集中呈现设备健康状态与预警信息。不仅实现对产线动态的统一监控,更让智能化成果“看得见”,有效提升工厂形象,赢得管理层与访客认可。
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汽车焊装车间机器人故障预测方案

预测性分析系统通过非侵入式电流监测与AI算法,实现对焊装车间机器人关键部件的早期故障预警,提前2~6周识别伺服电机、减速机等劣化趋势,降低75%非计划停机,提升设备可靠性与生产效率。
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玻璃搬运机器人故障预测方案

该文介绍了先端领航为玻璃制造研磨线开发的搬运机器人健康监测方案,通过非侵入式电流信号采集与AI算法,实现早期故障预警、按需维护,显著降低停机与玻璃破损率,提升产线OEE,助力智能制造升级。
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预测性分析系统边缘端部署案例

关于预测性分析系统的边缘端部署,采用“一机一柜”模式,通过定制化工控机与多通道电流传感器实现本地采集与AI分析,支持4G/有线双模联网,具备免改造、快部署、全轴监测等优势。
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手机后盖热压机故障预测方案

预测性分析系统在手机后盖热压机上部署,通过1000Hz高频采集主电机电流信号,无需接入PLC,实现对液压异常、电机过载等故障的早期预警。应用后非计划停机减少76%,OEE提升至91.3%,产品不良率下降67%,助力制造商实现高效稳定生产。
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汽车冲压机故障预测方案

该方案介绍了测性分析系统在汽车冲压机智能运维中的应用,通过非侵入式电流信号采集与人工智能算法,实时监测设备运行状态,识别关键部件的早期劣化趋势,实现故障预警与健康评估,从而提升冲压车间的运行稳定性、设备可靠性与生产效率。
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手机贴片机故障预测方案

工业设备预测性分析系统通过实时采集贴片机多源运行数据,结合AI模型实现早期故障预警与健康评估,帮助手机制造商降低非计划停机74%,提升OEE至93.7%,推动高价值产线从被动维修迈向智能运维。
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常见问题解答