通过产品试验或正常运行获取关键数据曲线,寻找并建立产品寿命特征值,通过AI技术(机器学习/深度学习)建立特征曲线和寿命预测模型,实现对产品剩余使用寿命的预测,以便在产品失效前及时更新替换,减少经济损失。
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业务问题
解决方案
数据分析
寿命预测
运行状态不透明:设备运行状态数据不及时、不完整、不精细,运行状态无法预知,设备维护工作难于监管,影响设备运转效率
设备维修成本高:设备过修或者欠修,以及设备突发故障导致生产及运营过程中断,导致维修成本及生产运营成本大幅提升
故障预测知识缺少:设备故障预测及健康诊断相关分析模型欠缺,不能有效开展预测性维修维护,增加设备运行风险
运维知识掌握难:设备故障及亚健康原因分析、判断及处置,主要依靠个人经验积累,短时间难完全掌握
对采集的关键数据进行转换处理,并进行样本数据选择、特征分析、建模目标与条件分析。包含基于领域知识的寿命特征、基于数据时频域统计量的寿命特征、小波包特征等方法。
甄选退化特征,构建寿命预测模型,对预测模型算法进行通用程序开发,且模型具有迭代与自学习功能,优化后模型精度达到预测产品寿命的要求。
《数字化产品解决方案》
《PHM设备健康管理》
《工业设备寿命预测》
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