设备预测性维修解决方案

通过对发电设备状态实时监测,以人工智能技术为基础,结合机理模型,深度挖掘与分析设备物联数据,评估设备健康情况,为智慧化检修、运行隐患发现、故障追溯等设备综合问题提供辅助技术手段, 有效降低经济成本与维修维护压力,全面提升设备运行与检修的质量与效率

业务痛点

以固定时间周期为基础的设备定期维修方式具有成本高,效费比低等问题, 发电企业正在积极寻找根据设备健康状态为基础的预测性维修方案,从而实现维修维护成本的 全面降低以及设备使用率和维护率的有效提升。

解决方案

联想为发电厂侧客户提供从监测、预警、诊断、预测等四位一体的设备预测性维修整体解决方案,利用物联网技术全面采集发电流程核心部件设备数据以及业务流程数据,根据机理模型和人工智能术深度挖掘全厂实时设备状态数据,综合评估设备健康情况,提供设备健康预警和故障诊断能力,并预测设备可用生命周期,结合维护资源数据分析能力,帮助电厂客户迅速发现影响机组安全运行的潜在故障隐患,预判部件故障失效时间,全面评估维修周期、资源和成本,有效地制定维修措施方案。

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