В последние годы внедрение диагностического обслуживания значительно повлияло на предложение наших решений.
Этот тип обслуживания отличается от традиционного тем, что отвечает на необходимость предотвращения неисправностей, начиная с изучения реальных данных, касающихся эксплуатации и использования системы, а не только на основе статистических данных.
Это возможно благодаря развитию цифровизации, которая с помощью инструментов, таких как датчики и устройства, взаимосвязанные друг с другом, позволяют хирургически контролировать функциональность системы и собирать данные, которые подпитывают алгоритмы, необходимые для профилактического обслуживания.
Ключевые сильные стороны профилактического обслуживания
- Взаимосвязь: основные производственные компоненты завода оснащены специальными взаимосвязанными датчиками, способными собирать данные;
- Энергосбережение: датчики беспроводные и подключаются по Bluetooth, поэтому потребляют мало энергии;
- Автоматизация: использование передового технологического оборудования, такого как система SCADA, оснащенная технологией самообучения, позволяет избежать возникновения повреждений и неэффективности;
- Интеллектуальный мониторинг: непрерывный и быстрый удаленный доступ к оборудованию значительно сокращает время и затраты на техническое обслуживание.
Наши решения для профилактического обслуживания
Как и предполагалось, мы используем ряд инструментов для поддержки этой деятельности, среди которых:
- SCADA система: надзор, контроль и сбор данных промышленного испытания.
- Шлюз: устройство, используемое для передачи данных между локальной сетью предприятия и другой электрической сетью или системой.
- PPC (Power Plant Controller): контроллер, применяемый в основном в фотоэлектрических системах.
- ПЛК (программируемый логический контроллер): применяется в промышленности для автоматизации различных электромеханических процессов.
- Датчики RFID: применяются на распределительных устройствах и в кабинах для беспроводного мониторинга температуры.
Благодаря интеграции этих технологий, тесно связанных с миром Интернета вещей и машинного обучения, мы можем контролировать и поддерживать завод в оптимальных условиях на протяжении всего его жизненного цикла.