通過產品試驗或正常運行獲取關鍵數據曲線,尋找并建立產品壽命特征值,通過AI技術(機器學習/深度學習)建立特征曲線和壽命預測模型,實現對產品剩余使用壽命的預測,以便在產品失效前及時更新替換,減少經濟損失。
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業務問題
解決方案
數據分析
壽命預測
運行狀態不透明:設備運行狀態數據不及時、不完整、不精細,運行狀態無法預知,設備維護工作難于監管,影響設備運轉效率
設備維修成本高:設備過修或者欠修,以及設備突發故障導致生產及運營過程中斷,導致維修成本及生產運營成本大幅提升
故障預測知識缺少:設備故障預測及健康診斷相關分析模型欠缺,不能有效開展預測性維修維護,增加設備運行風險
運維知識掌握難:設備故障及亞健康原因分析、判斷及處置,主要依靠個人經驗積累,短時間難完全掌握
對采集的關鍵數據進行轉換處理,并進行樣本數據選擇、特征分析、建模目標與條件分析。包含基于領域知識的壽命特征、基于數據時頻域統計量的壽命特征、小波包特征等方法。
甄選退化特征,構建壽命預測模型,對預測模型算法進行通用程序開發,且模型具有迭代與自學習功能,優化后模型精度達到預測產品壽命的要求。
《數字化產品解決方案》
《PHM設備健康管理》
《工業設備壽命預測》
《財務大數據》
《訂單交付OTD》
《產品報價模型》
《營銷預測模型》
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