設備故障是什么？

設備故障一般是指設備失去或降低其規定功能的事件或現象，表現為設備生產運行異常，指設備的某些零件失去原有的精度或性能，使設備不能正常運行、技術性能降低，從而影響正常生產，造成企業利益損失。

利用數據分析對設備故障進行預測，形成設備故障的緊急預案，或提前解決問題，就能大大降低企業承擔設備故障帶來的經營風險。

設備故障分類

1、磨損性故障，由于運動部件磨損，在某一時刻超過極限值所引起的故障。

2、腐蝕性故障，按腐蝕機理不同又可分化學腐蝕、電化學腐蝕和物理腐蝕3類。

3、可分脆性斷裂、疲勞斷裂、應力腐蝕斷裂、塑性斷裂等。

4、老化性故障，上述綜合因素作用于設備，使其性能老化。

如何對設備故障進行預測分析

1、設備故障分析及預測，優化設備維修計劃。

2、設備劣化傾向分析，提出預測性維修建議。

3、維修情況分析，優化維修計劃及人員配置。

4、設備狀態實時分析，優化設備運維計劃。

5、零部件出入庫分析和預測，優化備件購置計劃

解決方案架構：

查看解決方案完整版

典型案例：

客戶名稱：XX通信系統有限公司

成立時間：1997年

注冊資金：90000萬

方案界面：

數據準備階段

運用了Filter方法，Wrapper方法，Embedded方法，進行特征選擇，結合降維方法PCA、LDA，對數據進行降維處理，以減少特征數量、數據降維，使模型泛化能力更強，更穩定，同時增強對特征和特征值之間的理解（如圖一）。再加上數據歸一化處理，讓數據區分度明顯提高（如圖二）

數據采集與準備

采集TPM數據，對數據進行清理準備

建立故障預測模型

建模主要包括：算法選擇,模型訓練，模型驗證,模型評估。

為了找到的合理預測時長，比較了慧都AI DRIVER的多個模型對設備故障預測目標的準確率指標和F1分數隨時間變化的趨勢。整體預測效果在時間步長為10分鐘時是最佳的，我們建議企業按照10分鐘來進行預測，同時安排設備維護計劃

應用收益：

1、減少設備計劃外停機時間

2、降低設備成本維護

3、提高設備故障預測準確率

4、提高產線生產效率

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