什么是预测性维护
预测性维护根据数据预测设备故障,并在故障发生前解决问题,这与被动维护或固定间隔维护形成对比。
工作原理
模型学习机械的正常行为,检测振动、温度或消耗的早期偏差,并估算剩余使用寿命。
价值体现
其回报是减少计划外停机时间、减少紧急维修以及更智能的全船备件规划。如果该方案获得船级社批准,相同的测量数据还可以获得 survey credit,因此监测可以替代 opening machinery up。
预测性维护根据数据预测机械故障,从而使问题能够按计划解决,而不是在故障发生后才处理。
预测性维护根据数据预测设备故障,并在故障发生前解决问题,这与被动维护或固定间隔维护形成对比。
模型学习机械的正常行为,检测振动、温度或消耗的早期偏差,并估算剩余使用寿命。
其回报是减少计划外停机时间、减少紧急维修以及更智能的全船备件规划。如果该方案获得船级社批准,相同的测量数据还可以获得 survey credit,因此监测可以替代 opening machinery up。
Mind4Ship 基于船舶现有传感器构建此系统:船上边缘检测,并将优先警报直接发送给轮机长。