基于大数据分析和人工智能的设备故障预知及维修

基于大数据分析和人工智能的设备故障预知及维修

【培训背景】 智能制造企业管理水平的高低，直接影响工艺是否先进、生产过程是否顺利、生产物流活动是否有效率。概括来看，绝大多数中国制造企业在管理上还需着力提升以下环节，生产计划管理：生产计划的执行混乱，人员精益生产意识薄弱，信息化程度低，未能有效辅助生产。

大数据和人工智能支撑下的设备需要更先进的在线诊断监测系统，保证设备故障自动预知和提前维护，以保证设备的可靠运行。

【培训课时】12小时（2天）

【培训对象】智能制造相关领导

【授课方式】互动交流式+头脑风暴式+案例分析式+提问解答式+小组PK式等！

【培训目标】

了解发展大数据智能运维与健康管理技术国内外背景与重要意义；

当前机械状态监测与故障诊断技术的发展水平与存在问题；

掌握智能运维与健康管理核心技术的概念，预知维修及智能运维方法；

了解机械状态监测与故障诊断技术的发展现状。

【培训大纲】

第一讲、工业4.0与智能制造

1、智能制造与远程运维

1）国际形势：制造大国间的博弈

2）德国工业4.0

3）中国制造2025

2、智能运维的成功案例

3、预知维修的重要性

第二讲、设备状态监测与故障诊断

1、故障监测诊断的重要意义

2、故障监测诊断国内外研究现状

信号获取与传感器技术

故障机理与征兆的联系

信号处理与诊断方法

3、设备故障监测诊断现今存在的问题

故障机理研究不足

故障诊断方法有限

智能诊断系统薄弱

4、未来故障监测诊断突破方向

实现由表象研究到机理研究的突破

实现由定性研究到定量研究的突破

实现由单故障研究到群故障研究的突破

实现由超强故障研究到微弱故障研究的突破

实现由零部件故障研究到机械系统故障研究的突破

实现由特征频率故障识别到多源信息智能诊断的突破

5、离心泵（ 高危泵/关键泵） 故障智能诊断

6、应用实例——典型故障诊断案例

第三讲、智能运维与健康管理

1、故障预测和健康管理技术的重要性

2、PHM的概念与内涵

3、故障预测优点

磨损故障

4、CBM的体系结构

5、PHM系统功能

6、系统级PHM发展现状

7、 PHM实施中的资产管理

8、智能运维

第四讲、大数据和人工智能与预知维修

1、工业大数据概念与特点

2、 工业大数据技术

3、工业大数据驱动的智能故障诊断

4、工业大数据质量定义与成因

5、工业大数据质量改善流程

6、大数据健康监测

7、基于故障阈值的健康监测

基于故障阈值的健康监测主要步骤

健康状态定性判断

3σ方法在轴承健康状态监测中的应用

8、基于智能模型的健康监测

9、大数据智能诊断

人为故障诊断遭遇“大数据”

数据智能诊断的基本内涵

经验积累

大数据智能诊断的基本问题

10、 基于浅层模型的智能诊断

11、大数据健康管理系统案例

12、大数据驱动的新能源诊断平台

数据质量改善

特征提取

健康状态判定

监测结果可视化

第五讲、设备维修精益管理

1、设备维修精益管理重要性

2、设备维修精益管理主要内容

3、设备维修目标体系

4、设备维修精益管理新特征

5、设备维修精益管理实施

实施关键要素

关键技术开发与应用

6、设备智能检测监控

7、设备点检信息化管理

8、设备监控软件管理

9、仪器仪表检测

10、设备状态监控及故障预警

11、数控机床控制模型

12、数控机床健康保障系统

健康保障系统功能模块

智能振动抑制

“铁人三项”

故障诊断与云管理

加工质量监测与保障

车间的智能调度和管理

13、数字化维保技术

14、网络化技术

15、智能化健康保障技术

16、机床二维码故障远程诊断

17、机床健康保障技术

18、某智能工厂预知维修

19、大数据在智慧电厂设备运维中的应用

20、大数据在航空运维中的应用