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預測性維護解決方案概況

煤礦采掘、運輸、洗煤工藝高度流程化，尤其主斜井膠帶機為礦井咽喉，其傳動部件繁多（電機、減速箱、輥筒），一旦損壞將直接導致生產(chǎn)流程中斷。煤礦生產(chǎn)設備的逐年老化導致設備的維修費用也在增加。為提升煤炭行業(yè)企業(yè)安全生產(chǎn)水平，因聯(lián)科技將因聯(lián)設備預測性維護解決方案全面賦能煤炭企業(yè)，推進煤炭企業(yè)智能化升級，推動煤炭行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。因聯(lián)科技基于數(shù)據(jù)驅(qū)動，以AI智能算法+機理模型為用戶提供智能預警、智能診斷和云服務，幫助工業(yè)企業(yè)提升生產(chǎn)效率、保障安全生產(chǎn)、優(yōu)化生產(chǎn)決策。

行業(yè)痛點

安全生產(chǎn)難保證

設備一旦發(fā)生故障可能導致重大的人員安全事故，給煤炭企業(yè)重大的經(jīng)濟損失和不良的社會影響。
設備資產(chǎn)難管理

設備種類多、結構復雜、管理難度大，煤礦采掘、運輸、洗煤工藝高度流程化，日常檢修維護費用大，非計劃停機導致經(jīng)濟損失嚴重。
設備運維成本高

欠維修、過維修都會導致設備不同程度損傷
大量備品配件囤積，占用企業(yè)資金
專家經(jīng)驗難復制

煤炭設備運維知識和經(jīng)驗無法準確傳承，未形成可復制可封裝的設備數(shù)字模型、故障特征模型、案例模型庫，難以支撐煤礦企業(yè)設備故障分析和預測。
經(jīng)濟損失大

工業(yè)設備價值大，維護成本高，壽命周期有限
一旦發(fā)生故障造成非計劃停機，則造成嚴重經(jīng)濟損失
數(shù)據(jù)價值無法最大化發(fā)揮

海量工業(yè)設備運行數(shù)據(jù)無法充分挖掘
設備劣化趨勢無法預測，無法對設備進行視情維護

方案價值

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避免現(xiàn)場意外安全事故
通過將設備數(shù)據(jù)與因聯(lián)的設備故障模型和分析工具相結合，實現(xiàn)機組狀態(tài)全方位預判，有效避免因煤炭生產(chǎn)惡劣工況及或設備故障造成的傷亡事故。
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設備預測性維護
有效避免通風機、瓦斯泵、采煤機、破碎機、轉(zhuǎn)載機、刮板運輸機、排水泵等大型煤炭設備發(fā)生非計劃停產(chǎn)，提前1-3個月發(fā)現(xiàn)早期故障，保證連續(xù)生產(chǎn)。
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提升設備維修效率
準確定位礦用提升機聯(lián)軸器、瓦斯泵的軸承齒輪箱、排水泵葉輪等部件的故障，避免過維修和欠維修，提升30%維修效率。
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降低巡檢人力成本
使用該方案可有效解決人工巡檢工作效率低、頻次和時長不足等問題，降低巡檢強度，為煤炭企業(yè)減少50%以上的日常巡檢維護時間。
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合理配置零部件庫存
通過該方案實現(xiàn)設備壽命預判，為煤炭企業(yè)備品備件采購計劃提供數(shù)據(jù)依據(jù)，延長備件更換周期，降低10%備品備件庫存，減少備件資金投入。
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專家經(jīng)驗數(shù)字模型化
專家知識+機理模型，有利于將之前無法準確傳承的設備運維知識和經(jīng)驗進行數(shù)字化，形成可復制、可封裝的設備數(shù)字模型、故障特征案例模型。