PHM健康管理

产品简介
Product introduction
        PHM预测与健康管理技术(Prognostics Health Management) 是综合利用现代化信息技术、人工智能技术的最新研究成果而提出的一种全新的管理健康状况的解决方案,其目的在于为设备运行保障、应急处置、维修活动提供决策支持,具备故障检测与隔离、故障诊断、故障预测、健康管理和部件寿命追踪等能力。

        见著科技大数据PHM利用见著科技数据中台服务,通过对接企业的信息化管理系统ERP、PLM、MES、BPM、SCE、KMS等,对产品数据进行采集、清洗、动态展示、建立模型、预测分析等处理,从而实现产品故障预测与健康管理。
核心优势
Core advantage
快速预警
预警处理速度快
故障参数实时查看
故障参数 实时查看
易用
模型维护简易
问题预判
问题预判准确
应对问题
Coping with problems

数据质量差

数据延迟严重

设备故障数据与设备运行数据无法自动对应

缺乏设备故障预警

设备运行参数、故障、GPG等数据不能实时调取

主要功能
major function
参数管理
展示故障发生时间段的故障参数及参数曲线,提供参数历史数据订阅查询,提供参数库管理。
模型库
对设备进行管理和维护,根据不同用户设置权限限制,按建设模型的不同阶段展示不同的模型相关属性,并提供新建模型、升级版本、模型重用和展示模型效果等功能。
预警信息管理
展示所有实时预警信息和预警相关的统计图表,提供多维度的查询和导出功能,支持查看预警的相关实时参数和参数曲线,支持预警信息自动发送以及初步判断。
健康管理
根据既定规则对设备进行健康度评测,动态监控车辆的运行状态和健康状态,为潜在维修问题的发现和诊断,突发故障的高效处理,以及决策提供数据依据,从而提高维保效率和质量,保障设备更加安全可靠地运行。
适配场景
Adaptation scenarios

PHM适用于是密集应用大数据的典型工业领域,是工业互联网的重要组成部分。PHM强调资产设备管理中的状态感知、数据监控与分析,通过监控设备健康状况、故障频发区域与周期,预测故障的发生,从而大幅度提高运维效率。

应用价值
Application value

故障提前预知

预知故障时间和位置,提高运行可靠性

提高可用时长

提高可用时长,预测剩余使用寿命

提高维修准确性

提高维修准确性,降低维修成本

运维决策优化

辅助运维决策优化,提高运维价值

PHM健康管理

PHM预测与健康管理技术(Prognostics Health Management) 是综合利用现代化信息技术、人工智能技术的最新研究成果而提出的一种全新的管理健康状况的解决方案,其目的在于为设备运行保障、应急处置、维修活动提供决策支持,具备故障检测与隔离、故障诊断、故障预测、健康管理和部件寿命追踪等能力。

见著科技大数据PHM利用见著科技数据中台服务,通过对接企业的信息化管理系统ERP、PLM、MES、BPM、SCE、KMS等,对产品数据进行采集、清洗、动态展示、建立模型、预测分析等处理,从而实现产品故障预测与健康管理。
核心优势
Core advantage

快速预警

预警处理速度快

故障参数实时查看

故障参数 实时查看

易用

模型维护简易

问题预判

问题预判准确

实时参数

预警参数 实时调取

健康档案

健康管理 一物一档
应对问题
Coping with problems

数据质量差

数据延迟严重

设备故障数据与设备运行数据无法自动对应

缺乏设备故障预警

设备运行参数、故障、GPG等数据不能实时调取

主要功能
major function

参数管理

展示故障发生时间段的故障参数及参数曲线,提供参数历史数据订阅查询,提供参数库管理。

模型库

对设备进行管理和维护,根据不同用户设置权限限制,按建设模型的不同阶段展示不同的模型相关属性,并提供新建模型、升级版本、模型重用和展示模型效果等功能。

预警信息管理

展示所有实时预警信息和预警相关的统计图表,提供多维度的查询和导出功能,支持查看预警的相关实时参数和参数曲线,支持预警信息自动发送以及初步判断。

健康管理

根据既定规则对设备进行健康度评测,动态监控车辆的运行状态和健康状态,为潜在维修问题的发现和诊断,突发故障的高效处理,以及决策提供数据依据,从而提高维保效率和质量,保障设备更加安全可靠地运行。
适配场景
major function

PHM适用于是密集应用大数据的典型工业领域,是工业互联网的重要组成部分。PHM强调资产设备管理中的状态感知、数据监控与分析,通过监控设备健康状况、故障频发区域与周期,预测故障的发生,从而大幅度提高运维效率。

应用价值
Application value

故障提前预知

预知故障时间和位置,提高运行可靠性

提高可用时长

提高可用时长,预测剩余使用寿命

提高维修准确性

提高维修准确性,降低维修成本

运维决策优化

辅助运维决策优化,提高运维价值

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