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机器建模支持预测性维护转换

Grant Gerke | 2018年7月12日

白皮书横幅
Banner Engineering的新白皮书题为《预测性维护趋势:机器学习如何改变机器维护》

2018年制造业的一个主要主题是机器建模和管理层的认识,它可以通过转移到流程的数据基线来取代资本购买。恰当的例子,Deschutes Brewery使用OSIsoft的PI系统来深入了解他们的发酵过程,然后使用OSIsoft的Azure PI Integrator工具进一步推进应用程序。该工具为微软的Cortana Intelligence Suite创建分析准备数据,以便预测酿造过程中各个阶段之间何时过渡。

从本质上讲,Deschutes Brewery在不购买更多自动化设备或设备的情况下实现了这一转变,并通过取消监控职责扩大了运营商的带宽。10bet在线娱乐

Deschutes Brewery解决方案的潜在主题指出,小型啤酒厂需要更多的产能利用率,因为它试图创造新的啤酒口味/产品,以满足消费者对“下一个新啤酒”的需求。

传感器供应商提供的新白皮书旗帜工程提供关于如何启动智能预测性维护解决方案的见解。白皮书,"预测性维护趋势:机器学习如何改变机器维护,的特点是一个快速的五步入门,使用机器学习,连续监测,无线通信,数据记录,本地和远程指示。

白皮书中写道:

通过允许用户识别机器性能的关键变化,状态监控在预测性维护中扮演着关键角色。振动是监测的一个重要条件。机器振动常常是由于零件不平衡、不对中、松动或磨损引起的。随着振动的增加,机器也会损坏。通过监测电机、泵、压缩机、风扇、鼓风机和齿轮箱的振动增加,可以在问题变得严重和导致非计划停机之前检测到问题。

完整的白皮书,请点击这里。

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