您是否每天穿梭在工厂车间,通过感官判断机器故障?
是否还在手动采集数据样本,然后返回计算机分析?
是否采集时间远远大于分析时间,导致分析诊断不一致?
相信这是每位工程师都会遇到这些问题。
当然经验丰富的维修专业人员可以通过走近机器并使用他们的感官——听觉、触觉、嗅觉和视觉——来判断机器是否运转正常。
然而,当机器数量超过专家数量时,这种技能就不适用了。
那么请使用​InsightCM机器状态监测软件,它能够让专家无论身处何处,只需接入网络就能通过振动听出问题,而且清晰度就如同他们身处工厂车间一样。

什么​是​InsightCM™​软件?

nsightCM™​是​一​款​用于​状态​监测​的​应用​软件,​可​完全​访问​波形​数据、​多​传感器​技术​输入​以及​连接​企业​软件。 ​您​可以​使用​这种​灵活​的​技术​来​监​控​更多​的​资产​以及​实施​预测​性​维护​计划。

感官判断VS ​InsightCM状态监测

这是来自同一设备不同距离的有故障的轴承录音,一个是在机器附近使用麦克风录音,另一个是使用NI InsightCM加速度计数据转换而来的WAV文件。
录音环境均为在实验室中搭建了一个标准机器转子组件,其中包含一个轴承,轴承存在已知的内圈故障。
通过收听录音可以得出如下比较:

  1. 数据采集方式
  2. 故障诊断及时性
  3. 故障诊断准确性
  4. 运营成本
  5. 工作效率
  1. 工程师感官判断
  2. 手动数据采集,适合于仅采集最关键机器数据的工厂
  3. 自动数据采集,适合成百上千个数据监测点的工程
  4. 数据采集时间长,分析时间短,导致诊断结果不一致,风险评估受限
  5. 手动数据采集,费时费力,人员成本和运营成本高
  6. 数据采集时间长,分析时间短,工作效率提升缓慢
  1. NI CompactRIO
    自动状态监测
  2. 自动数据采集,适合成百上千个数据监测点的工程
  3. 采用加速度计数据转换,实时在线监测设备状态,数据采集速度快
  4. 实时传输采集数据,分析时间长,诊断结果可靠性高
  5. 实时监测和发送诊断结果,人员成本和运营成本低
  6. 数据实时传输,诊断分析时间长,提高分析能力,优化了工作效率

通过以上比较,我们可以看出使用了InsightCM™机器状态监测软件的工厂,
可以传感器数据转化为人工智能,让工厂车间​轻松实施​预测​性​维护​计划,避免设备停机,降低运营成本。

InsightCM远距离听出故障应用案例有奖下载

看完了感官判断VS自动在线监测分析比较,是不是想马上了解远距离听出故障应用案例,
那么请立即下载《远距离听出故障》和《杜克能源利用IIoT进行预测性维护应用》技术白皮书,了解传感器数据转化为人工智能以及杜克能源利用工业物联网技术来替代每月6.6万次手动数据采集。
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