机械制造工厂电机设备运维智能监测维护案例

1、项目背景

重庆某机械股份有限公司始建于1994年，是国内最大的小型动力制造商上市公司宗申动力的控股企业，专注于内燃机曲轴、制冷及空气压缩机曲轴以及其关联产品制造以及制造工艺开发，现在已成为国内外知名的专业制造摩托车发动机曲轴、压缩机曲轴以及通用机曲轴的国家高新技术企业。

 2、现状分析

经过工厂实地调研，企业需要对曲轴生产的抛丸车间、机加工车间、热处理车间等位置的关键电机的三项指标，有振动、温度、噪声，进行实时的监测、记录、分析、诊断，实现电机设备的预测性维护，将设备事后的维修，变为事前的预防，将设备的全生命周期管理变得更加的智能化。

经初步调研，该工厂点巡检人力不足，无法满足现场设备监控需求。目前的设备监测手段主要是人力巡检，设备维保工作主要采用“事后维修”的方式，存在以下问题：

• 电机巡检维护成本高，不可控；

• 电机故障反馈及时性差；

• 无法识别电机亚健康状态；

• 无法确认接地装置的有效性；

• 线缆、变压器温度异常时无法及时发现；

• 各子系统数据独立，无法充分利用相关数据；

• 事后维护方式隐患大；

本次项目完成对产线关键位置的37台电机的远程监测，通过对电机振动、噪声和温度参数的实时采集，实现电机的预测性维护。

3、解决方案

通过引入占星者5G边缘计算器实现电机的预测性维护，减少由电机故障引起的非计划停机损失。以他的曲轴生产线的抛丸车间、机加工车间、热处理车间等位置的关键电机的预测性维护为应用场景，以“占星者”5G边缘计算器及其相应软件平台为载体，搭建设备运行状态远程实时监控平台，通过工业机理和AI融合算法的人工智能分析技术，为工厂解决电机设备运维方面的痛点需求。

4、预警效果

• 实现电机远程监控：通过占星者用户平台实现电机运行状态的远程监控

• 实现电机端数据实时采集：通过占星者实现电机状态实施监测，故障实时提醒

• 实现电机运行状态精准分析：通过健康值精准量化，反映电机运行状态，准确识别亚健康

• 实现预测性维护：占星者预测性维护解决方案，实现故障预警、事前维护，可实现故障预警以及生产的灵活调整，减少停机损失