在当今数字化转型的浪潮中，工业企业面临着提高设备效率、降低故障率、减少停机时间的挑战。而正是基于这一需求，预测性维护应运而生。本文将介绍WE预测性维护，重点关注其通过结合工艺数据对振动数据进行分析，为用户提供持久保存的故障数据库，有望在未来现设备的全生命周期管理。智能制造设备故障预测诊断的相关问题可以到网站了解下，我们是业内领域专业的平台，您如果有需要可以咨询，相信可以帮到您，值得您的信赖！http://www.witium.com/programme/wisdom





首先，WE以其独特的分析能力为工业设备提供了全方位的监测和诊断。通过结合工艺数据对振动数据进行分析，能够准确识别出设备运行过程中的振动异常情况，并预测出可能的故障类型。这为企业提供了提前预警和速响应的机会，避免了故障带来的停机损失。





同时，WE还融入了油液健康度监测、智能润滑和点巡检等功能，进一步增强了设备的可靠性和寿命。通过时监测油液的健康状况，可以检测出其中的异物和氧化物等异常情况，并及时预警，以保证设备的正常运行。智能润滑功能则通过根据设备运行状态和润滑需求，智能化地调整润滑剂的使用量和频率，提供比较佳的润滑效果，减少设备磨损和故障的发生。此外，点巡检功能通过智能化的巡检计划和任务分配，提高巡检效率和准确性，及时发现设备异常情况并进行记录和处理。











WE的功能势之一在于故障数据打标签功能。该功能允许用户为收集到的故障数据打上标签，并将其长时间保存在中。通过打标签的数据积累和时间沉淀，用户可以逐渐形成自己的故障数据库，帮助企业建立起一个有关设备故障的宝贵资源库。当设备发生故障时，用户可以将相关信息输入，并为该故障打上合适的标签，如故障类型、发生时间、设备状态等。这些打标签的数据将被长时间保存，并与其他相关数据进行关联。随着时间的推移，用户可以积累大量的故障数据，并通过的智能化分析功能，发现故障发生的规律和趋势。





借助故障数据打标签功能，用户可以更好地了解设备的故障模式和特征，进一步提高故障诊断的准确性和效率。可以通过比对不同设备、不同时间段的故障数据，找出共性和差异性，并根据这些信息提供相应的预测和诊断结果。此外，用户可以根据故障数据的积累和分析结果，制定更精确和有效的维护计划。例如，可以根据设备的使用时间、故障发生频率等信息，进行设备的定期检修和更换，以延长设备的寿命并避免突发故障的发生。故障数据的持久保存还可以为企业的保险索赔、质量追溯等方面提供有力的证据和支持。





故障数据打标签功能还鼓励企业在设备管理中进行知识共享和经验传承。通过将故障数据进行标签化，并与其他用户共享，不仅可以帮助其他企业更好地理解和应对类似的故障情况，还可以促进行业内的协作和合作。用户可以借鉴其他企业的故障处理经验，避免重复探索和犯错，共同提升整个行业的设备管理水平。





通过数据的积累和时间的沉淀，预测性维护比较终能够现更精确的故障预测和诊断，提高设备可靠性，降低停机时间和维修成本，为工业企业的可持续发展注入新的动力。让我们一起迈向智能化设备管理的新时代!