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Is Predict

人工智能工业软件(AI)


            

Is Predict故障预知

Is Predict 预知性智能科技是工业4.0所具备的前沿科技成果,已有多年的实践应用经验,是西门子、SAP合作伙伴,获得美国GARTNER最佳创新大奖。其核心技术是人工智能自学习。能预测性分析及控制、了解机器的运行及操作者行为的过程、根据动态变化灵活调节、在复杂的系统中仍能保持高精度、适应不同数据类型。







案例分享




一.案例单位介绍


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DB Cargo 德国联邦铁路公司



▶主要业务


欧洲以及亚欧大陆之间的大宗货物运输和客运。2019年7月,发布2019《财富》世界500强:位列208位。 其属下公司DB Cargo Eurasia是营運连接汉堡的上海快线,是中国和德国之间新走廊的开始。 


▶合作目标


◇发现引擎运行时的异常状况

◇预测引擎失效,提前进行维护

◇找出导致引擎失效的原因,便于后期更改设计







二.DB Cargo所遇问题:減低火车引擎失效的影响



▶分析对象


◇火车头可牵引3000吨的货物

◇一个火车头由4个引擎组成,可提供6000KW的功率

◇齿轮或链接件的失效会导致引擎的失效

◇火车头的维护和保养只能在DB Cargo自己的维修保养站进行


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一个引擎失效的直接损失约为200,000欧元,但预防性维护措施可将维修成本降低到正常的引擎损坏成本的10%以下。


▶痛点


◇失效维护费用

◇替代火车的运输费用和时间

◇火车停运时间损失

◇运输不及时送达

◇客户抱怨


采取了几项措施,即与机车供应商进行的研究,没有发现预期的可靠损坏迹象








三.故障诊断和分析过程:分析现有诊断数据:


▶分析手段


◇分析现有诊断数据;

◇确定组件失效可以通过温度变化侦测

◇进一步采取超声分析

◇与供应商一起分析失效


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只依靠引擎和齿轮箱发热的变化,会得出误导的讯息实际上,很难可靠的预测失效的发生

需要更多维度的数据(流程、磨损...)和配置复杂的模型去分析









四.故障诊断和分析过程:ISPredict目标与数据:



▶ISPredict 的目标


◇从引擎齿轮的数据中以人工智能科技寻找异常状况讯息

◇预知失效:提早作出维修计划

◇发掘影响因子:提供给可靠性设计



▶ISPredict 的数据


◇总共890个数据,包含了诊断、分析、故障信息等等

◇都是间断数据,而非连续数据

◇总能从数据中发现异常,关键是辨别导致异常发生的原因,例如是磨损/退化导致、或是突然失效导致或是过程导致的等等,需要建立一个合适的模型


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五.故障诊断和分析过程:ISPredict目标与数据:



▶ISPredict数据分析结果:发現了异常


◇在故障发生前3个星期(7月底),2号引擎就发生了失常,但直到9月份才发生了失效。


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六.ISPredict交付的成果:


1.可将现有的预防性超声波技术方法与故障预测相结合,以用于故障提前发现


2.通过自学习算法,故障预测可适用于各种不同工况,不同客户习惯


3.节约了数据分析师的工作和失效后补救成本,为企业带来了效益


▶故障预测

提前3周的故障预测可以实现有效的维护计划流程


▶分析时机

根本原因分析不在故障发生时,而是在导致未来故障发生的时候


▶改进因素

找出8种可改善机械运行过程的影响因子


▶自学习算法

自学习算法了解机车行为以及其它机车工作的变化




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