寄云设备预测性维护系统 PdM
寄云 NeuSeer PdM
简介
寄云预测性维护是层次化的综合解决方案，针对特定动系统、单套设备、多套设备分别提供振动监测与诊断、实时状态监测和维护、预测性维护解决方案。这种层次化的对策能够合理的应对从部件到设备再到产线、车间、企业等不同层面设备管理的差异化需求。
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产品特点
预测性维护
高频数据分析
高频数据分析主要为用户提供数据分析工具、用户可以利用这些工具对振动传感器、压力传感器等采集数据进行分析，主要包括趋势分析法、时域分析法、频谱分析法、包络分析法、阶次分析法、瀑布图分析法等工具方法。
使用以上方法可以对设备的轴系类故障、齿轮故障、轴承故障、电机故障等做出精准的判断。例如（风机、离心泵、煤磨、回转窑等等）
故障诊断
- 故障数量统计： 以多样图标的方式展示统计故障数据总数、未处理故障数量、已处理故障数量。
- 故障类型统计： 以饼状图的方式统计不同类型故障数量占比。
- 设备故障分布： 以柱状图的方式统计不同设备故障信息数据分布。
- 实时分析： 在故障发生时，支持数据实时分析，分析结果结合FMEA故障库进行失效模式自动匹配，为运营人员提供有效参考。
- 根因分析： 支持设备的根因分析，定位故障原因，通过主键设定，配合关联分析特征项，通过根因分析模型，实现故障追溯和诊断。
设备健康档案和寿命预测
- 为关键子系统构建多维度、实时的健康度指标。
- 通过雷达图的方式，全面反映设备的健康状态。
- 支持基于健康状态指标的告警和预警。
- 基于维护记录、设备运行时间、理论MTBF时间等数据，精确计算关键部件的RUL。
- 根据RUL设置告警规则，产生告警。
- 根据RUL驱动备品备件管理和优化策略。
结合仿真模型的数字孪生
寄云PdM系统结合作伙伴产品的仿真能力，在实际运行过程中实现实时数据和仿真模型的互动分析，提高数据判断精度和规则配置的有效性。
产品案例
