Le cœur de l’intelligence industrielle ! Système de gestion de la santé et des prévisions des défauts KMPHM (surveillance en ligne des vibrations) !

En cas de panne de machine, l'analyse des mégadonnées peut effectivement trouver la corrélation entre les problèmes, mais elle est relativement faible pour extraire la causalité entre les problèmes, et cette dernière est précisément la clé pour parvenir à une transformation intelligente dans le domaine industriel. Pour découvrir la causalité des problèmes, il est nécessaire de combiner la connaissance des mécanismes industriels et de mener des analyses et des prédictions basées sur une compréhension approfondie de la structure du système et de la logique de fonctionnement. Spécifique aux points clés de l'application, la partie centrale est la prédiction des pannes et la gestion de la santé (PHM).

KMPHM est un bon assistant pour la surveillance de l'état des machines ! Il porte également un nom : KMPHM Prognostics Health Management. Le système de surveillance en ligne des vibrations KMPHM surveille l'état de fonctionnement des machines en temps réel en ajoutant des passerelles sans fil et des capteurs de vibrations. Le système peut effectuer une analyse spectrale et l’afficher via un graphique en cascade tridimensionnel. Il dispose de fonctions de poussée d'alarme de machine, d'un diagnostic et d'une analyse intelligents des causes, ainsi que d'une vérification facile des problèmes de panne. Surveillez les appareils sur les plateformes mobiles ! Le système de surveillance en ligne des vibrations KMPHM vous aide à comprendre l'état de fonctionnement de la machine, à prévenir les pannes et à prolonger le cycle de fonctionnement de la machine !

KMPHM se concentre sur la surveillance, la prévision et la gestion de l'état de santé des systèmes d'ingénierie complexes. À l'heure actuelle, la fiabilité de la machine est de plus en plus élevée. Ce qui reste à résoudre, ce ne sont plus des problèmes de maintenance mais bien une optimisation des opérations. PHM utilise des méthodes intelligentes pour effectuer une analyse approfondie de l'état de santé de la machine afin de résoudre des problèmes explicites et d'éviter les problèmes cachés, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle des actifs et une prise de décision optimisée.