发布于2023.12.22
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作者:智子智能
导语：精细化工行业具有多元化的产品结构，其生产流程也较为复杂，各种故障问题难以预测。基于此，广东智子通过机器听诊大师，预测性维护设备，为化工企业锻造防护之盾。
在各种新工艺和新技术的不断涌现下，多样化的化工产品焕发着独特的应用价值，展现出蓬勃的行业活力。然而，在化工行业，较多的生产设备都需要在高温、高压及高速等极端条件下运行，容易因异常情况而导致生产中断。为确保自动化产线的稳定运行，机器听诊大师通过先进的传感器，采集高质量的声振数据，实时监测设备的运行状态，及时处理潜在问题，为产线运维提供决策依据。
一、产线运维问题
设备超负荷运行
工艺流程复杂
生产风险高
劳动力更迭频繁
生产数据无法“跑”起来
二、机器听诊大师
1、内存调优
q：化工行业的产线繁杂，传感器所采集的多源数据量大，且更新频率高，企业应如何简化数据，提升存储空间？
a：将海量数据进行特征变换，上传至服务器，使数据模型更匹配实际的应用场景，数据处理速度提升18%。
2、数据分析
q：面对庞大的数据库，涵盖了声振数据、生产数据及环境数据等多类信息，企业应如何提取出高质量数据，更快速精准地判断运行趋势？
a：采用边缘算法技术，多维度捕捉数据特征，在机器学习中实现模型迭代，确保关键数据的高效回传。
3、状态监测
q：在高温高负荷的运行环境下，关键设备容易出现“带病值岗”的情况，而原料负载过多、异物卡顿及轴承腐蚀等问题，更是行业的故障频发点。对此，企业应如何防“小恙”成“大患”？
a：采用声纹监测技术，由多个传感器精准采集音频数据，实时监测设备状态，及时处理机械零部件的老化、变形、松动及磨损等情况，将非计划宕机减少5%。
4、智能预警
q：在化工产品的生产过程中，过高或过低的预警阈值都有可能对产线造成停产影响。那企业应如何过滤无效的预警信号，建立智能的报警机制？
a：建立预警指标体系，准确识别故障点，设定出预警阈值的最优区间，形成以事件分级的智能报警机制，将故障预警的准确率提升35%。
5、安全可靠
q：化工生产的危险系数较高，人员技能培训难度大，企业应如何捕捉潜在的风险问题，确保产线的安全稳定性？
a：管理者可通过移动端的同步数据，全天候监控设备的运转状态，及时处理异常情况。与传统方式相比，人工巡检强度降低20%。
6、预测性维护
q：化工生产设备一旦发生故障，将产生较高的维修费用和减停产损失，那企业应如何评估设备的健康趋势，进行预测性维护？
a：将易出故障的区域作为监测点，结合实时采集数据和历史追溯数据，采取相对应的维护措施，降低设备的故障风险。
听音辨因，远程诊断。深度感知产线，自主分析决策，让产线变得可视、可溯、可控，锻造化工行业的防护之盾，智子为企业生产保驾护航。
