详细内容或原文请订阅后点击阅览
AI和机器学习如何为下一代泵维护
从石油和天然气到水处理和制造业的各个行业 - 泵是保持运营流动的无名英雄。但是，由于不可避免的磨损和停机成本高昂，传统的维护模型还不够。现在，泵维护和泵性能的机器学习中的AI正在彻底改变设施如何管理关键资产，从反应性转变为减少故障并优化操作的预测策略。
来源:RoboticsTomorrow News从石油和天然气到水处理和制造业的各个行业 - 泵是保持运营流动的无名英雄。但是，由于不可避免的磨损和停机成本高昂，传统的维护模型还不够。现在，泵维护和泵性能的机器学习中的AI正在彻底改变设施如何管理关键资产，从反应性转变为减少故障并优化操作的预测策略。
智能维护以智能数据开始
大多数传统系统都依赖于基于时间或反应性泵的维护，这通常会导致过度掌握的健康单位或缺少早期故障迹象。当今的数字转型需要更精确。 AI驱动的工业维护系统利用IoT传感器捕获实时操作指标，例如振动，温度，压力和流速。这些数据是为泵提供机器学习模型的燃料，从而实现了高级分析，模式识别和行为预测。
通过在泵维护中部署AI，工程师甚至可以检测出信号降解的微妙偏差。这些见解曾经埋在电子表格或延迟报告中，现在触发实时警报采取纠正措施。结果？增加正常运行时间，降低运营成本以及提高安全性。
主动绩效的预测智能
这种转变的核心在于预测泵维护。基于AI的系统并没有在问题发生后发生问题，而是根据数据趋势预测潜在问题。泵性能的机器学习有助于预测造成干扰，利用历史设备行为和实时传感器数据之前的预测失败。
配备了基于条件的维护系统的平台将服务时间表适应设备需求，而不是依靠固定间隔。结合使用AI的泵故障预测，这确保了精确的维护时间，优化的资源分配以及延长的设备寿命。