行业案例-航天智控

行业案例

钢铁冶金

钢铁行业制造装备种类繁多、工艺过程极为复杂、检维修困难，是典型的混合型制造企业。智能运维大数据云平台将先进设备管理思想、模式、方法导入到设备管理中，使常规检查、精密诊断以及设备的状态监测和劣化分析等统一起来，形成智能化设备大健康管理模式。

减少轧线的计划外停机，及时消除生产隐患，以确保钢铁生产的连续性。
运行数据可视化和预测性维护，打造钢铁行业设备管理的智能化平台。
准确定位轧机、吐丝机、风机、减速机、水泵等设备故障，使维修效率提高25%以上
设备资产全生命周期管理

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石油石化

石油化工大机组机械故障、不规范操作、工艺不稳定等问题是造成企业安全事故和经济损失的主要原因。智能运维大数据云平台通过大数据分析、AI诊断帮助石油化工企业将90%的数据分析工作实现自动化，准确评估各种压缩机组、机泵群、风机等设备的运行状态、实时警报，利用数据驱动决策,从而大幅提高运营和决策效率，解决石油化工企业维修不足与维修过剩难题，减少设备故障，保障设备安全。

实时监控设备的运行状态，为连续生产提供保障。
避免维修过剩，将维保成本降低25%。
优化零部件库存结构：易损件多备、非易损件少备。
避免因设备故障而导致的重大事故。
减少30%的日常维护停机时间、降低人工检查的强度。

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煤炭煤化工

智能运维大数据云平台针对井下工作面采掘、主辅皮带运输、主副井提升以及通风排水等设备从“管人又管设备”两处着手通过监测监控获取运行数据，可实现故障前预警报警信息推送，并通过趋势图与频谱分析了解故障起因与发生部位，形成故障诊断报告，以工单流转确保设备平稳运行，增强企业效益。

使用自主研发的各类监测装置，符合国家矿用产品安全标志。
实现实时监测、预警自动推送提醒、故障精准定位等智能诊断分析。
通过智能运维大数据云平台建立多维度、全方位的综合数学分析模型，系统自动进行设备故障诊断并预警，为制定检修计划提供依据，实现矿井生产系统设备科学化管理。

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能源电力

大型发电厂设备包含主机、辅机、控制系统，其结构复杂、零件众多，大机组检修耗资巨大。在设备运行、点检、检修三者之中，点检人员处于核心地位，通过智能运维大数据云平台，从云、管、端三方面着手，实现数据的标准化简易采集，动态数据实时诊断，提出故障最佳处理方案，保证电厂设备安全稳定运行。

汽机TDM系统对大机组运行过程中的数据进行深入分析，为故障诊断人员提供专业的图谱工具，精准分析机组运行状态。
辅机设备在线监测系统对风机、泵、磨煤机、皮带机的在线实时监测，第一时间发现设备劣化趋势，减少人员点检缺失风险
点检管理系统：按照发电厂点检“8”定原则和方法，对汽机、电气、燃料、锅炉四大车间设备进行预防性周密的检查，使设备的隐患和缺陷能够得到早期发现、早期预防、早期处理。