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车辆健康监测2019-08-02

解决方案简介:更安全,更智能的采矿机器

设备运行状况监控和分析可实现预测性维护,减少停机时间并揭示设计改进机会。遥感和数据收集可节省人力,时间并提高安全性。

高价值资产的实时使用和结构健康监控



应用研究 - 机器健康监测
设备健康监测和分析可实现预测性维护,减少停机时间并揭示设计改进机会。遥感和数据收集可节省人力,时间并提高安全性。


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在高振动环境中的大型机械 - 测量机器结构和部件疲劳是必要的,以防止故障和改进设计。


解决方案
采矿设备制造商和运营商选择了SensorCloud™平台来监控关键资产的运行状况,提高运营效率并减少停机时间。

连接:在一个应用程序中,SensorCloud™平台用于监控装有传感器网络的车辆。每个车辆的网络包括一个带蜂窝连接的板载无线数据聚合器,以及10-20个无线传感器节点,用于监控应变和结构疲劳。

监控:一旦被板载数据聚合器接收,传感器数据就会在本地缓存,并通过蜂窝链路自动上传到SensorCloud平台。客户的全球分布式工程团队可以立即访问车辆健康数据。使用SensorCloud灵活的警报规则监控关键健康参数,向制造商和资产所有者发出实时警报。

分析:使用SensorCloud的嵌入式MathEngine®数据分析工具,工程师可以筛选大规模历史数据集,发现关键优势,优化整个机队的机器寿命。


挑战
采矿业依赖于高价值机器的可靠性能,这些机器每天不间断地承受着令人难以置信的机械载荷和应力。振动读数和随时间的分析用于监控机器的健康状况。手动测量技术非常耗时,可能使操作员处于危险的境地。采矿业务通常位于远程位置,互联网连接有限,无法进行数据共享和分析。



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远程数据分析 - 使用SensorCloud和MathEngine分析工具,全球的工程师可以查看振动数据。


机器监控的好处

  • 减少关键资产的意外停机时间

  • 管理操作员的使用和安全

  • 立即与远程同事共享数据

  • 通过自定义品牌界面和主动维护建议吸引客户

  • 启用基于服务的新收入流


特征

  • 大数据时间序列可视化

  • 实时数据访问,警报和基于角色的数据共享

  • 白标品牌,可嵌入小部件和自定义门户

  • 强大的数据分析工具