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边缘计算-污水厂电机设备监测维护应用案例

案例分类:边缘计算 其他行业

能力标签:污水厂预测维护电机设备监测

案例详情

应用企业

重庆某工厂污水处理设备预测性维护

企业痛点

1、设备利用率低,故障停机时间约80小时//

2、维护成本高,人力成本约为40人天//

3、生产能耗高,设备故障发热、振动造成大量能源浪费

4、环保关键设备,停机就意味着停产整改,造成极大损失

应用解决方案

H-5GEC™ 忽米5G边缘计算器为核心产品,工业机理和AI融合算法为核心技术,依托忽米云为用户提供电机预测性维护整体解决方案。

1、对电机的振动、噪声和温度进行三位一体实时监测和计算分析,准确预测故障信息

2、高度集成化,贴附式安装在电机表面,无需布线

3、识别系统内低效率,节能减排

4、通过预测性维护,提供支撑设备、设施运维的增值服务和全生命周期的质保服务

产品应用效果

1、三位一体传感器,高度集成、低功耗,部署维护成本降低55%

2、集成工业机理+AI算法,智能化程度高,无需人工分析,技术成本低

3、适用于多种设备,不需针对每台设备训练算法,部署时间降低82%

4H-5GEC集成边缘计算,减少云端资源使用,经济成本降低62%

四、应用场景及实施步骤

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五、预期收益

减少因设备故障造成的损失约70万元/年,通过节能减排获得收益约20万元/年。


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