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机床设备管理解决方案

方案架构
机床设备管理解决方案
通过数控机床转速和主轴振幅数据的实时或定时采集,抽取共振点的转速-振幅,通过对历史数据训练预测模型,预测机床运行中的异常设置和故障。指导规避缺陷转速排产,减少次品率的发生、对主轴和道具的损耗。分析共振转速趋势,评估机床耗损情况,及时检修,减少经济损失。
架构特点
实时或定时采集
训练预测模型
预测异常和故障
方案优势
预警缺陷转速,指导排产
通过数控机床转速和主轴振幅数据的实时或定时采集,抽取共振点的转速-振幅,通过阿里云工业大脑对历史数据训练预测模型,预测机床运行中的异常设置和故障,指导规避缺陷转速排产。
预测异常设与故障
采集机床体检数据,预测机床运行中的异常设置和故障,改变企业地毯式排查的维护模式,能够提前阻止设备故障的劣化趋势。
分析评估耗损
减少次品率的发生,减少对主轴和道具的损耗。分析共振转速趋势,评估机床耗损情况,及时检修,减少机床故障带来的经济损失。
落地案例
传统制造业数字工厂解决方案提供商 - 锱云科技
智慧工厂是采集机床体检数据,抽取共振点的转速-振幅,通过对历史数据训练预测模型,预测机床运行中的异常设置和故障,指导规避缺陷转速排产,分析共振转速趋势,评估机床耗损情况。

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