❶ 故障診斷的第一步——設備提資
頻率探索智能科技江蘇有限公司專業從事過程機器的故障預測與智能維護系統開發及應用。其核心業務涵蓋機電設備故障機理資料庫、動力學建模系統和人工智慧診斷演算法，旨在推動各類設備、系統和工廠的數字化賦能和智能化升級。
在開展預測性維護工作時，設備提資被視為重要的前置步驟，是構建設備相關模型的基礎。提資內容主要包括設備基本信息、結構信息、主要零部件信息及其他相關信息。
設備基本信息包含了設備所處行業、生產環境、工作用途、型號與品牌等關鍵數據。這些信息用於對設備進行分類建檔，並據此選擇相應的國標或行業標准，建立具有監測功能的預警模型。缺失此類信息可能導致監測准確度受損。
設備結構信息，如外形圖、內部結構圖，對於制定最優的測點安裝方案至關重要。它也是構建設備動力學模型的必要前提，有助於縮短診斷模型訓練時間，提高模型精度。信息不足或不準確會直接影響測點安裝方案與模型建立，從而影響診斷效果。
主要零部件信息，特別是針對特定監測部件，如滾動軸承的品牌、型號等，為構建診斷模型提供必要輸入。AI設備衛士系統依賴於詳盡的零部件提資信息以監測更多故障指標。
其他相關信息，如設備工藝、輔機信息、負載情況及檢修記錄等，雖非核心數據，但在故障定位與診斷過程中起到輔助作用。
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❷ 數字孿生如何助力製造企業向智能製造轉型
在工業製造中，數字孿生是一種虛擬模型或者模擬環境，它可以精確地模擬和復制實際物理系統的運行情況和行為。通過數字孿生技術，製造業可以實時監測和優化生產過程，提高生產效率、降低成本，並且能夠更好地預測和解決潛在的問題。數字孿生在工業製造中的應用方面：
設計優化：數字孿生可以在產品設計階段使用，通過建立虛擬模型，進行模擬和測試不同設計方案的性能和可行性。這可以減少實際製造的試錯成本和時間，並確保產品在實際投入生產前就能夠達到預期的性能指標。
生產優化：數字孿生可以對整個生產過程進行建模和優化。它可以模擬設備的運行情況、生產線的布局、物料流動和工序的安排等。通過對數字孿生進行分析，製造業可以實時監測生產過程中的關鍵指標，並進行實時調整和優化，以提高生產效率和質量。
故障診斷和維護：數字孿生可以模擬設備的工作狀態和性能，通過與實際設備的數據進行對比，可以快速檢測出潛在的故障和問題。這有助於提前預警並進行維護，避免設備故障對生產造成不必要的停機和損失。
培訓和技能提升：數字孿生可以用於培訓新員工或提升現有員工的技能。通過在虛擬環境中進行模擬操作和訓練，員工可以學習和熟悉復雜的生產設備和工藝流程，提高其操作技能和應對各種情況的能力。
工廠生產優化
數字孿生平台可以對整個汽車製造工廠的生產過程進行建模和模擬。例如，可以模擬物料流動、設備的運行狀態、生產線的布局等。通過數字孿生技術，製造企業可以實時監測生產指標，進行優化調整，以提高生產效率和質量。
以 2.5D 組態監控形式對整個沖壓車間進行還原，並按照標准流程進行簡化呈現。運維人員跨平台，移動終端均可輕松打開場景，實現觸屏設備的單指旋轉、雙指縮放、三指平移等操作，也不必再為跨平台交互模式而煩惱。遠程操作即可總覽整個沖壓車間的作業情況，並對各個流程設備做出指揮和監測。
Hightopo數字孿生平台在工業製造中的應用為製造企業提供了全面的數字化解決方案。通過數字孿生技術，製造企業可以實現生產過程的優化、產品設計的驗證、設備維護的提升和員工技能的培養。
數字孿生在工業製造中的應用可以幫助製造業實現智能化、數字化轉型，提高生產效率、質量和可持續發展能力。通過模擬和優化生產過程，數字孿生為製造業提供了更多的數據支持和決策依據，促進了製造業的創新和競爭力。
❸ 產品建模是學什麼的
建模是一種將實際系統轉化為數學表達的過程，它在化工領域尤為重要。通過分析過程或設備的特性以及相關的基礎數據，我們能夠構建出描述這些系統性能的數學模型。這個過程涵蓋了從理論模型到統計模型的各種類型。
建模的核心步驟包括確定數據及其相關過程。例如，銷售人員在實地工作時，需要查閱在線產品目錄並記錄新客戶訂單。定義數據是建模的重要環節，需要明確數據的類型、大小以及默認值。與此同時，確保數據的完整性至關重要，這就需要藉助業務規則和驗證檢查來實現。此外，定義操作過程也是必不可少的，比如安全檢查和數據備份等。在完成數據定義和操作過程後，選擇合適的數據存儲技術就顯得尤為重要，關系、分層或索引存儲技術都是常見的選擇。
建模過程涉及的活動繁多，每個環節都對模型的質量和有效性有著直接影響。數據的准確性和完整性直接影響到模型的可靠性，而選擇合適的數據存儲技術則能確保數據的安全和高效管理。通過這一系列的步驟，我們能夠構建出能夠准確描述和預測化工過程或設備性能的數學模型。
建模不僅限於化工領域，它在各個行業中都有著廣泛的應用。無論是製造業、金融行業還是醫療領域，都需要通過建立模型來優化流程、提高效率或進行風險評估。因此，掌握建模技能對於從事數據分析、過程優化或系統設計的人員來說至關重要。
建模過程中的每一個步驟都需要細致入微的關注和嚴謹的執行。從確定數據及其相關過程，到定義數據類型、確保數據完整性和定義操作過程，再到選擇合適的數據存儲技術，這些步驟環環相扣，共同構成了建模的核心內容。通過這些步驟，我們不僅能夠構建出描述系統性能的數學模型，還能夠為實際應用提供強有力的支持。