70% 的计划外停机时间将被缩短

来源:埃森哲

30% 的维护成本将被减少

来源:埃森哲

33% 的人力监控成本将被减少

来源:我们的项目

我们的解决方案

Industrial Analytics提供了从传感器到工业过程和旋转设备
(例如压缩机,涡轮机和泵)
的分析的一体化解决方案。

我们可以在数周内数字化工厂。

  •  适用于任何物联网平台!

  • 所有本地和云解决方案的定制和集成

  • 针对独特资产的高性能实时分析

  • 高可靠性的基于物理学的模型和混合声学&振动学的监控

案例

它是如何工作的?

所有机器组件都会产生振动和声音信号。 这些信号能对被监视机器的状态变化非常敏感地作出反应,从而非常准确地显示了其当前和将来的状态。

通过将声音和振动信号的处理与基于物理的模型相结合,我们发现了监控涡轮机“健康”状况的最有意义的方法。

结合基于物理模型的机器学习算法,可以大大提高状态监测的可靠性,并避免误报。

我们能为您减少成本

我们通过以下方法帮助您降低运营成本:

● 减少计划外停机时间和相关的生产停机时间
● 使用预测性维护来延长维护周期
● 通过性能监控和改进的过程控制来提高效率和灵活性
● 通过汇总和改进的状态信息减少人员成本

预测性维护

停机时间和紧急维护的费用很高。

预测性维护使用AI建模来构建现在和将来的涡轮机运行状况和机器过程的非常精准的图景,由此您可以对预测的结果有了更好的了解,并很好地执行维护以避免灾难性机器故障的发生。

通常,维护间隔可以延长,因为仅在检测到组件缺陷时才需要执行维护。

我们的建模是针对您的设备和设置量身定制的,并且随着时间的推移会变得更加准确。

我们的团队在涡轮机械的设计,维护和维修方面拥有多年的经验,对您需求的深刻理解已内置于我们的软件中。

取得联系

赢创数据挑战赛“聚合物性能预测器”的获胜者

最终Industrial Analytics通过Datahub……

深度技术奖

我们很荣幸成为柏林深度技术奖的六位获奖者之一。

Industrial Analytics 入选十强!

Industrial Analytics入选了MaschinenMarkt的2019年度十大维护产品和服务。