預測維護的案例
科技前線 | 科普課堂：什么是預測性維護？它是如何改變制造業？
? 僅在需要時才進行預測性維護，這是基于IoT傳感器實現的設備洞察力，因為隨著時間的推移設備會磨損，制造商可以主動安排維護時間并避免成本高昂的意外故障發生。
基于狀態的維護與預測性維護之間的區別
盡管兩種形式的主動維護都旨在防止設備故障，但是“基于狀態的維護”與“預測性維護”之間存在顯著差異。
基于狀態的維護（CBM）使用傳感器從一臺設備收集有關各種條件（例如溫度、壓力或振動）的實時測量值。只有在需要時才進行維護，即當您的設備必須進行維修時才會進行維護。
而預測性維護是一種基于條件的維護，它用到了由IIoT傳感器獲得的恒定的大規模的數據。
預測性維護不僅僅考慮條件狀態，還利用大數據方法根據資產歷史記錄和相關數據來預測設備性能下降的情況。預測性維護使技術人員甚至可以更早地發現潛在問題，因此可以更有效地安排維護。另外一方面，基于狀態的維護往往會面臨多臺設備同時需要維護的風險。
預測性維護的5個技術優勢
預測性維護是IIoT的革命性應用程序，具有巨大的優勢。下面，我們來探討下可以為您的組織帶來差異化的五個好處：
減少停機時間
預測性維護使技術人員能夠在設備出現故障之前提前發現問題并解決問題，因此您可以：
? 將計劃外停機時間減少多達30％，
? 一次安排多個服務程序，避免聲譽受損
? 減少意外停機造成的昂貴的出差成本
更高的工作效率
無需因意外故障或停機而中斷工人的生產。
展開 氣體質量流量控制器是否具有遠程維護功能？
此外部分高端型號還支持固件遠程升級（OTA），無需拆卸設備即可完成功能優化或安全補丁更新，極大提升了系統靈活性與生命周期價值，對于半導體、生物醫藥、氫能、實驗室分析等對過程穩定性要求極高的行業而言，這種“看得見、控得住、修得快”的遠程維護能力，無疑是保障連續生產與工藝一致性的核心優勢。
布瑯軻鍶特堅信，以后的流量控制不僅是精準，更是智能與互聯，選擇Bronkhorst，就是選擇一個可遠程掌控、可預測維護、可持續進化的流體控制系統，立即聯系我們，開啟您的智能MFC遠程運維新時代！
HyperWorks在人工智能中的應用及案例分享
數據驅動建模
HyperWorks可以利用大量的數據進行建模和預測分析。例如，在制造業中，HyperWorks可以幫助分析傳感器數據，檢測設備故障和預測維護需求，從而提高生產效率和降低維護成本。
4. 智能優化和設計
HyperWorks提供了強大的優化工具，可以幫助自動化設計過程并優化設計參數。例如，在航空航天工業中，HyperWorks可以應用于飛機結構設計，通過優化設計參數來減少重量、提高強度和耐久性。
二、HyperWorks在人工智能領域的案例分享
案例一
一家汽車制造商使用HyperWorks進行車身結構優化。他們使用HyperWorks的拓撲優化功能，通過優化材料分布和形狀，減少了車身結構的重量，保持了足夠的剛性和安全性能。這項優化使得汽車的燃料效率得到了顯著提高，同時也降低了生產成本。通過使用HyperWorks的優化算法，他們能夠快速評估大量設計方案，并找到最優解決方案。
案例二
一個機械制造公司使用HyperWorks進行機器學習模型的優化。他們使用HyperWorks中的優化工具來調整神經網絡模型的超參數，以提高模型的準確性和泛化能力。通過不斷迭代和優化，他們成功改進了模型的性能，并在產品質量控制、預測維護等方面取得了顯著的改進。
總的來說，HyperWorks在人工智能領域的應用主要集中在算法優化、智能控制系統設計、數據驅動建模和智能優化與設計等方面。通過利用HyperWorks的強大功能和工具，企業可以在人工智能領域更好地應用和開發先進技術，從而提高產品質量、降低成本，并獲得競爭優勢。
三、HyperWorks在人工智能領域的學習與了解
作為CAE工程師，我們生成了大量的數據，大多數情況下，我們無法存儲所有這些數據，我們在機器學習和人工智能方面也沒有像零售和金融等其他行業取得成功。
展開 Ansys榮獲知名工業物聯網獎項
各行業企業都能利用Ansys Twin Builder結合Ansys基于物理的仿真技術來支持預測性維護，并獲得關鍵的設計洞察。
IoT Breakthrough獎項致力于表彰來自全球的物聯網（IoT）各個領域的創新者、領導者和前瞻者，包括工業和企業IoT、智慧城市技術、家居自動化、互聯汽車等領域。該獎項在2020年吸引了全球3,700多家企業的提名，Ansys Twin Builder入選 “年度最佳解決方案” 獎，表彰其為用戶提供關于IoT設備維護狀態和性能的準確數據。
Ansys Twin Builder將產品基于物理的準確虛擬副本和使用IIoT互聯平臺所收集的原始傳感器數據充分結合，幫助工程師虛擬地分析設備并仿真其老化情況。通過了解設備的實際性能，企業可以延長產品使用壽命，減少維修，避免意外停機，并實現及時維護或更換，從而幫助石油天然氣、工業、能源、汽車、航空航天與國防行業等不同領域的客戶節約數百萬美元。
IoT Breakthrough總經理James Johnson指出：“Ansys Twin Builder彰顯了IoT Breakthrough 獎項的精神，通過為工程師提供解決方案來大幅改進系統設計與優化、預測性維護以及優化工業資產管理，從而在日趨飽和的IoT市場中實現突破。它是轉型IoT解決方案的一個典型代表，對端到端IIoT行業具有重大影響。我們祝賀Ansys獲得2020年度 “工業物聯網解決方案” 獎，并期待該公司繼續保持業界領先地位?！?Ansys副總裁兼總經理Eric Bantegnie表示：“我們的成就獲得IoT Breakthrough的2020年度 “工業物聯網解決方案” 獎，對此我們深感榮幸。該解決方案有助于工程師快速構建、驗證和部署基于仿真的數字孿生體，進而提供強大可靠的結果。
展開 
ANSYS TWIN BUILDER助力企業優化產品運營并加速產品研發
最新版新增了重要的預測性維護特性
2019年2月12日，匹茲堡訊 – ANSYS （NASDAQ: ANSS）推出的最新版ANSYS? Twin Builder?有望幫助產品研發人員節約數百萬美元的質保和運營成本。這款綜合解決方案讓用戶能夠對現場運營設備進行無縫的預測性維護，同時還能打造全新的商業模式，并加速新一代產品研發。
ANSYS Twin Builder讓設備運營商能夠創建機器的虛擬表示形式，即數字孿生體，以幫助監控設備性能和維護要求，從而改進設備的可持續性和效率。在ANSYS 2019 R1中，ANSYS Twin Builder支持數字孿生體運行時生成功能和模型導出功能，能夠充分滿足工業物聯網平臺的要求。利用更新版軟件，用戶能夠開展物理和仿真化分析，從而在現場設備數據中發現更多可行的洞察力信息。
此外，用戶還能通過新版Twin Builder的降階建模功能，更方便地重復使用現有的3D仿真模型，從而減少存儲需求、實現仿真速度100倍提升，并保持仿真準確度。用戶能夠針對已部署的設備快速修改數字孿生體模型，針對已修改或已更新的現場設備（包括泵、電機、渦輪機等）創建鏡像，從而更好地開展預測性維護工作。
LG家用電器和空氣解決方案部門的研究員Gwigeun Park指出：“利用ANSYS Twin Builder和其他ANSYS產品，我們能夠對家用電器的電力電子、電機和控制器等進行電路質量預驗證和電磁干擾仿真。在Twin Builder的幫助下，我們正在研發創新產品，通過數字孿生體創建組件級虛擬原型，共享產品的物聯網信息，進而幫助研究人員提升產品可靠性，縮短產品上市進程，減少物理測試需求，并改進產品研發工作?！?/span>
展開 ANSYS TWIN BUILDER助力企業優化產品運營并加速產品研發
最新版新增了重要的預測性維護特性
2019年2月12日，匹茲堡訊 – ANSYS （NASDAQ: ANSS）推出的最新版ANSYS? Twin Builder?有望幫助產品研發人員節約數百萬美元的質保和運營成本。這款綜合解決方案讓用戶能夠對現場運營設備進行無縫的預測性維護，同時還能打造全新的商業模式，并加速新一代產品研發。
ANSYS Twin Builder讓設備運營商能夠創建機器的虛擬表示形式，即數字孿生體，以幫助監控設備性能和維護要求，從而改進設備的可持續性和效率。在ANSYS 2019 R1中，ANSYS Twin Builder支持數字孿生體運行時生成功能和模型導出功能，能夠充分滿足工業物聯網平臺的要求。利用更新版軟件，用戶能夠開展物理和仿真化分析，從而在現場設備數據中發現更多可行的洞察力信息。
此外，用戶還能通過新版Twin Builder的降階建模功能，更方便地重復使用現有的3D仿真模型，從而減少存儲需求、實現仿真速度100倍提升，并保持仿真準確度。用戶能夠針對已部署的設備快速修改數字孿生體模型，針對已修改或已更新的現場設備（包括泵、電機、渦輪機等）創建鏡像，從而更好地開展預測性維護工作。
LG家用電器和空氣解決方案部門的研究員Gwigeun Park指出：“利用ANSYS Twin Builder和其他ANSYS產品，我們能夠對家用電器的電力電子、電機和控制器等進行電路質量預驗證和電磁干擾仿真。在Twin Builder的幫助下，我們正在研發創新產品，通過數字孿生體創建組件級虛擬原型，共享產品的物聯網信息，進而幫助研究人員提升產品可靠性，縮短產品上市進程，減少物理測試需求，并改進產品研發工作?！?/span>
展開 如何對提升閥系統進行節能優化？
系統集成與預測性維護
依托IO-Link等工業通訊協議，諾冠比例閥不再是孤島設備，而是智能節點，它能實時上傳能耗數據、工作循環次數及健康狀態，通過分析這些數據，用戶可優化工藝節拍，并在能效下降前進行預測性維護，防止因部件老化導致的隱性能耗激增。
方案落地：典型應用場景與成效
諾冠的節能優化方案并非紙上談兵，而是已經在多個行業取得了顯著成效：
應用場景 優化方案 節能成效
注塑成型 精確控制合模與注射壓力，避免超壓運行 節能可達15%-25%
氫燃料電池測試 高壓氫氣控制中的精準壓力調節，降低壓縮機負載 顯著降低設備運行成本
工程機械液壓 配合負載敏感控制，實現“所見即所得”的動力輸出 大幅降低燃油或電力消耗
選擇諾冠，選擇綠色未來
對提升閥系統進行節能優化，不僅是降低運營成本的財務手段，更是企業踐行可持續發展戰略的具體體現，諾冠（IMI Norgren）以技術創新為驅動，持續推出高效、智能、可靠的節能型流體控制產品。
從智能按需供壓到低功耗驅動，再到全生命周期的預測性維護，諾冠主要幫助客戶在激烈的市場競爭中實現綠色轉型，讓每一帕斯卡的壓力，都精準地用在刀刃上——這就是諾冠為您帶來的節能之道。
展開 全球工業4.0：燈塔工廠引領企業數字化轉型
以下為各燈塔工廠的突出特點：
拜耳生物制藥(意大利加巴納特)：“數據即資產”——大多數企業使用的數據不到其產生的1%，但拜耳憑借龐大的數據庫，將維護成本降低25%，運營效率提高30%至40%
博世汽車(中國無錫)：“增強競爭力”——搭建“先訂單，后制造”產品定制平臺，利用遠程人工智能技術事先預測維護需求
海爾(中國青島)：“以客戶為中心的技術”——以人工智能主導轉型，包括搭建“先訂單，后制造”產品定制平臺，以及利用遠程人工智能技術事先預測維護需求
強生DePuy Synthes(愛爾蘭科克)：“過程驅動的數字鏡像”——該工廠運用物聯網，讓舊機器相互“溝通”，將運營成本降低10%，機器故障停機時間減少5%
菲尼克斯電氣(德國巴特皮爾蒙特和布隆伯格)：“客戶驅動的數字鏡像”——通過對每個客戶的具體要求構建數字鏡像，維修或更換產品的工作時間減少了30%
寶潔Rakona(捷克)：“敏捷化生產”——只需點擊一下按鈕，生產線即可立即改變生產產品種類，使成本降低20%，產量增加160%
施耐德電氣(法國勒沃德勒伊)：“工廠一體化”——各工廠共享知識和最佳操作，使公司所有工廠的能源和運營效率達到最高水平，將能源成本降低10%，維護成本降低30%
西門子工業自動化產品(中國成都)：“3D模擬生產線優化”——員工利用3D模擬、增強現實和其他技術，完善工廠的設計和運營，促使產量提高三倍，縮短周期時間
UPS Fast Radius(美國芝加哥)：“平衡產能與客戶需求”——工廠借助遍布全球的3D打印中心和實時制造分析，滿足消費者對可快速生產的定制產品的需求
用例
燈塔工廠的決策不是由人們的經驗驅動，而是建立在認知洞見的大數據基礎之上。不僅車間所使用的技術經歷了顯著的轉變，操作人員也會開發自己的App和解決方案來為提高任務的完成效率。
展開 智能制造功能系統介紹！
智能服務關鍵技術包括：云服務平臺技術、預測性維護技術、個性化生產技術以及增值服務技術。
1）云服務平臺技術
云服務平臺技術是實現智能服務的重要保障，是實現用戶與制造商信息交互的核心技術。云服務平臺具有多通道的并行接入能力，可以通過傳感器等對產品的制造過程，裝備的運行狀態，用戶的使用習慣、需求信息等數據進行采集和處理。一方面，通過用戶需求分析，引導制造商生產滿足用戶需求的個性化產品；另一方面，通過對裝備運行狀態、用戶使用習慣進行分析，從而為用戶提供有效的增值服務，進而提升產品附加值和企業收益。
2）預測性維護技術
預測性維護是以產品狀態為依據而提供的維護或者保養建議，從而避免產品失效而造成的不良后果，同時還可以有效提升產品附加價值。傳統的預測性維護針對的是制造中的生產設備而言，但是廣義的預測性維護針對的是產品相關的全部生產因素。在產品使用過程中，針對主要部位進行定期（或連續）的狀態監測，從而確認產品所處的運行狀態。預測性維護是智能制造未來的發展趨勢，依據產品的狀態發展趨勢和可能的故障模式，制定預測性維修計劃，確定產品應該維修的時間、內容、方式和必需的技術和物資支持等。預測性維修集狀態監測、故障診斷、故障（狀態）預測、維修決策支持和維修活動于一體，是一種新興的維護方式。
3）個性化生產服務技術
個性化生產服務，是智能制造的未來發展方向之一。通過將個性化的服務融入產品，提升產品附加值，可以為企業創造新的價值。個性化生產服務通過云服務平臺收集客戶個性化需求，按照顧客需求進行生產，以滿足顧客的個性化需求。由于消費者的個性化需求差異性大，加上消費者的需求量又少，因此企業實行定制生產必須在管理、供應、生產和配送各個環節上，都必須適應這種多品種、小批量、多式樣和多規格產品的生產和銷售變化。
展開 意法半導體面向智能工業的解決方案
預測性維護是傳感器的重要應用。據測算，預測性維護能夠減少多達50%的停機時間，還可節省多達40%的設備和維護成本。Muggeri先生介紹說，ST的STEVAL-IDP005V1評估板是一個用于電機設備預測性維護的解決方案，可以通過各種機械振動參數如位移、速度、加速度、噪聲、角速度和扭矩來分析不平衡、松度、輸出軸和齒輪嚙合曲線，提前診斷出設備將要發生的故障，從而避免發生巨大的設備損失。
ST面向智能工業的解決方案數量大、品種多，我們不可能一一介紹。以上簡單介紹了ST最新推出的具代表性的三個產品，分別說明ST在運動控制與功率、通信和傳感技術方面的能力。
原文出處：http://www.eechina.com/thread-529224-1-1.html
展開 免費直播 | 數據分析Altair Knowledge Works?在工業智能制造領域的應用
培訓內容
1）Knowledge Works 產品功能簡介
2）Knowledge Studio 在機器設備預測維護方面的應用
3）Panopticon 在工業智能制造實時監控的應用
課程對象
制造行業應用數據分析，數據可視化技術的從業人員， 關注大數據在制造業應用的人員
培訓時間
9月17日19：30
主講講師簡介
王甲畏
Altair工程總監。自2004年開始一直在Altair公司工作，前后涉及技術支持，咨詢項目業務，現負責公司數據分析Knowledge Works在中國的業務，在工業智能制造領域結合公司產品有獨特的見解。
魏潔
Altair數據分析師。數學和統計專業，在數據分析和建模領域有深厚的背景和專業知識，擅長應用Knowledge Studio于不同建模場景。
費用：免費
點擊圖片或點擊鏈接報名：https://www.yqgqt.org.cn/live/10794
展開 
看Carbon如何呈現3D打印數字制造的臺前與幕后？
來自連接設備的操作數據還允許更精確的預測性維護，因為可以監控性能下降，并且可以提醒員工在影響生產之前解決問題。
無線更新
連接硬件是Carbon的3D制造解決方案運作方式的基礎。 Carbon發送無線（OTA）更新，為3D打印機和相關設備添加新功能。這些更新可以即時提供優化的打印參數，更好的工作流程工具和無縫銜接支持。不久，Carbon也將通過OTA更新提供新的設計功能?；谠频能浖ぞ咴试S自動化零件設計，包括高級自動化支撐設置。
數據控制和保護
Carbon的連接框架區分不同客戶的模型數據和運營數據，以保護客戶信息，同時保持連接的優勢。
Carbon的客戶通過其計算機上的瀏覽器直接訪問3D打印機，以便在防火墻內部準備和打印文件。Carbon設備連接到安全的服務器，傳輸到這些服務器和從這些服務器傳輸的所有數據都是加密的，以確保所有數數據在Carbon設備或Carbon服務器的任一端在設備上解密。登錄設備可利用云對用戶進行身份驗證并確認其打印授權。
操作元數據自動發送到Carbon，此數據包括打印時間，打印機錯誤和傳感器測量。 Carbon分析這些數據以尋找趨勢和異常。這些數據用于預測維護需求，因此Carbon技術支持可以提供預防性維護。
數據存儲和傳輸
默認情況下，所有客戶模型僅存儲在本地設備上。沒有任何信息上傳到Carbon服務器。通過客戶批準，可以將特定項目的3D模型數據發送到Carbon，以幫助進行打印故障排除或設計。
在Carbon的打印界面中，請求打印幫助是無縫的。如果客戶選擇分享他們的零件，則會明確標注并要求確認他們打算與Carbon分享他們的零件。
展開 安世亞太：將爆炸扼殺在萌芽中
未來還可以做出預測性維護，更好地保障設備安全。同時，這些APP，幾乎都是基于安世亞太自主的研發設計類APP開發環境“APPworks”開發的，風格一致、技術路線類似，可以像積木一樣組合。
深入應用任重道遠
壓力容器設計建造與在役安全評估是交叉綜合性領域，涉及工業軟件及APP開發技術、工業互聯網平臺、IoT、大數據與預測性維護、行業知識經驗等的綜合運用。孟志華強調：“安世亞太是該領域的推動和倡導者，但僅憑一家之力不足以構建完整的生態體系。因此，我們聯合行業監管機構、代表性企業、高?？蒲袡C構；云計算廠商、能源化工領域的工業互聯網平臺廠商、IoT廠商等。將APP方案縱向深入行業實際、橫向發展多學科交叉，使其變得更加完善。”
據悉，該解決方案已經在國內十幾家企業和高校開展了試點應用，實現LNG儲罐、核能設施、化工裝置等壓力容器領域的上百項工業APP的開發和項目驗證。
“工業領域龐大復雜，雖然現在已經問世了幾十萬個工業APP，但分配到細分行業、特定場景，依然很少，且難成體系。”孟志華說，“改變傳統使用習慣和技術手段難度相對較大。此外，面對中小企業多，技術水平整體偏低、生存壓力較大，難有更多余力扶持APP的發展的情況。需要行業協會、監管機構更多地推動和支持，需要更多的企業開放業務場景以扶持和改進APP。
展開 高壓比例閥有哪些節能技術可以應用？
數字化集成與預測性維護
依托IO-Link等工業通訊協議，諾冠比例閥不再是孤島設備，而是智能節點，它能實時上傳能耗數據、工作循環次數及健康狀態，通過分析這些數據，用戶可優化工藝節拍，并在能效下降前進行預測性維護，防止因部件老化導致的隱性能耗激增。
選擇諾冠（IMI Norgren）高壓比例閥，不僅是選擇了一款高精度的控制元件，更是為企業引入了一套完整的綠色節能解決方案，在能源成本攀升的今天讓每一帕壓力都轉化為有效動力，才是智能制造的未來之道。
數據分析與AI丨AI+數據，助力企業實現全生命周期智能運營
03
預測性維護與主動資產管理
制造過程中的停機時間，無論是計劃內還是計劃外，均可能對企業造成顯著損失。Altair 提供的解決方案可簡化設備運行狀態的實時監控，為團隊提供預測故障、避免機器宕機所需的關鍵洞察。
通過異常檢測識別生產線上的異常行為，監控傳感器數據的偏差與趨勢，Altair 可以助力企業從高成本的、基于時間的被動維護模式，轉向更積極主動的預測性維護模式。這一轉變可有效減少停機時間、降低維護成本并提升生產效率。
借助統計建模與機器學習技術，可以幫助企業提前預測資產距離徹底報廢的時間，在故障發生前檢測流程異常值，進而優化維護策略，簡化管理工作。
04
轉變保修分析
能否有效訪問和轉換多源保修數據，以及能否應用合適的機器學習算法解讀洞察并在設計、制造、材料選擇、文檔或服務變更中做出數據驅動決策，對企業而言至關重要。
Altair 助力制造業開發、管理和部署強大的保修分析解決方案，涵蓋根因分析、服務優化和保修風險概況分析等核心領域。通過生成深度洞察，企業可提升產品與品牌聲譽、優化產品設計，并在保修欺詐問題爆發前及時識別風險。
如您對Altair RapidMiner感興趣
歡迎掃描二維碼免費申請軟件試用
欲了解有關 Altair RapidMiner的更多信息，請訪問：https://altair.com/altair-rapidminer-platform-zh-cn。
近期會議推薦
Altair 今年將分別在北京、上海、成都、深圳舉辦 “AI驅動，仿真未來” 2025 Altair 區域技術交流會。
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