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??#20160;?以及?实施?预测?性?维护?计划。

了解详情

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?#23478;簦?#19968;个是在机器附近使用麦克风?#23478;簦?#21478;一个是使用NI InsightCM加速度计数据转换而来的WAV文件。
?#23478;?#29615;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?#23478;?#21487;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. ?#36828;?#25968;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
    ?#36828;?#29366;态监测
  2. ?#36828;?#25968;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。

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看完了感官判断VS?#36828;?#22312;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,
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