AISPHM
AISPHM
预测健康,预防问题
华硕 IoT AISPHM 是预测性维护和健康管理的革新解决方案。AISPHM 专为检测旋转设备的早期问题而设计,利用实时人工智能和先进的振动分析技术,确保在苛刻的工厂环境中具有出色的可靠性和性能,提供即时、直观的警报和灵活架构的适应性,可在本地或云端,优化运行效率。
这种创新方法使各行业能够预测并迅速解决问题,减少停机时间并保持不间断的生产流程。 AISPHM 因保持工业设备的健康和寿命、不断进步并提供最终的安心而脱颖而出。
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低代码到无代码,实现优越的简洁性
迈向卓越运营之路
将 ISO-10816-3 与 FFT 频谱AI建模相结合
为每台设备建立专用的人工智能模型,持续监控其运行状态。任何与原始人工智能模型的偏差都会被记录为异常事件。
基于Web的私有云和公共云架构
完全容器化的架构增强跨多个平台(包括 PC、智能手机和平板电脑)的部署灵活性。
高效经济的基于 CPU 建模和推理
Intel i5/i7 机器可支持多达120个传感器的数据处理,无需额外的GPU资源。
支持EdgeX开源框架
对于不同的工业应用,可以开发模块以实现数据重用,而无需进行大量的代码重构。
数据可视化与预测智能的融合
基于生产线、机组、机器和传感器测量点,管理人员可以快速掌握振动历史数据和传感器连接状态、事件通知,并根据异常类型执行高级检查或润滑测试。
AISPHM 结合 FFT 频谱建模和 ISO 10816-3 功能,可实现全面的机械振动监测。ISO 10816-3 提供整体振动评估,而 FFT 提供频域分析、早期故障检测、多通道分析和定量评估。这种整合可实现更深入、更全面的故障检测和设备健康状况监控。
同样的电机,安装在不同的地面和不同的负载下,需要定制型号。 您可以配置不同的数据收集间隔,在建模完成后自动比较异常数据,并为数据标记提供详细的频谱,从而保持模型的相关性。
适用于有线和无线传感器的多功能框架
华硕 IoT 为支持有线和无线传感器的多功能框架提供必要的硬件、软件和算法。特别是,ASUS IoT PE100A 为 12 个有线传感器提供无缝连接,而 PHM 可同时处理数百个传感器的数据建模和异常检测。
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让预测和健康管理变得更简单
应用场景
为关键机械设备创建振动数据记录
通过分析振动数据,AISPHM 便于管理人员对重要机械进行趋势分析。这种积极主动的方法有助于及早发现问题,确保及时干预并延长机器的使用寿命。
评估旋转设备维修的有效性
AISPHM 善于比较电机维修前后的数据,查明差异,让用户能够衡量维修有效性并发现潜在的维护问题。
AI增强无损监测异常共振和温度
AISPHM 利用人工智能分析数据进行非破坏性异常检测,特别是识别异常共振和温度模式,确保设备完整性,而无需进行侵入性检查。
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