IoT+Edge AI双重技术融合，实现设备预测性维护，助力企业降本增效原创

随着工业进入4.0时代以及物联网的普及，越来越多工厂和企业在寻求数字化转型升级的方法，以降低管理成本，提高运营效率。目前我们的一企业是向着智能化发展的，以前我们这都是靠人工一级巡检、二级巡检，三级巡检这个预防性的维护来减少人工的工作量。以前通过人工去测的话，每个人的观察能力跟技能水平啊是都不一样的，以前的话如果你不去巡检的话，一定要等到他跳停了之后，那维修成本就大了，有的时候影响到腰的正常运行，带来了很大的设备事故。不合理的维护策略会导致工厂产能降低5%-20%，工业企业由于意外停机而造成的损失高达每年500亿美元。预测性维护。是解决该问。

体的有效手段，通过对设备运行的实时监测，从数据表现量化设备的健康状态，及时发现早期故障特征，做到设备健康心里有数，运维计划提前安排，所以就引进了动行的无线测温的，我们一起巡检就可以免掉了，我不用带着测温枪，测振仪啊，到现场去，只要通过专业人员去检查一遍就可以了，减少了好多的工作量，那如果检测到这台有问题，那我赶紧做事前维护，把另外一台设备开启来，基本上不会影响到设备的工艺上面正常运行，如果你要装有线的话，你要不管安装很麻烦，也会影响到整体的美观，那工工作量也大，成本也高了，所以现在用无线的，现在我们在湖州淮坎水理厂现场，现在呢，我的位置呢？是这个输送皮带机房，我给大家介绍一下zta的预测性维护方案，我们打造了从传感器、网络平台应用的完整架构，并采用了叫zta。

加AGAAI受众技术融合。我们在整个水泥厂安装了400多个正纹传感器以及四台网关，我们一台网关可以覆盖25万平方米，可接入100多个终端，并可无缝接入熔液、超表、电流、压力等多种物联网终端，一网覆盖工业多种点解场景。我们的端智能中文传感器采用Z塔加AI技术，实现在端测做数据采集、数据分析和AI预测，再将分析结果传到平台，这样能保证数据的时效性及降低功耗，使zta端智能中纹传感器采用电池供电，也能使用两年以上，有效的降低部署和运营成本。与此同时，我们提供了专业的SS平台，设备的健康状态都可以在平台上直观的显示，监控的指标达20个，包括温度、压力、流量、速度、加速度、位移等。平台还可以帮助工程师进行设备的异常状态告警和故障类型诊断，使设备的分布情况更清晰，生产运营情况更直观，实现数据可视化。另外平台提供AI开发组件，用户可根据实际需求自定义算法，适配不同的设备与场景。我们设备是分成A类、B类三类的，像我们皮带机啊，风机啊，小的收成风机，小型设备现在是全覆盖，全部装上去了，一个是智能化的程度又高，因为它成货台，我们整代的设备的隐患运行效果很高的，所以现在用无线的安装方便是维护也方便，也不不会影响到整个的设备的隐患预测性维护。可见。

降低30%的设备维修成本，降低生产宕机达75%，降低设备流程停机45%，提高25%的生产效率。

目前，Zta加AI预测性维护方案已经在水泥、化工、环保、电力等各行各业应用，并已成功落地南方水泥、宝钢集团、威利雅集团、泰国暹罗水泥集团、日本托板印刷等行业头部企业。