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            1. 趋势分析

              预测性维护已经在全球各行业尤其是工业制造领域得到认可并开始规模应用。将状态监测、故障诊断、状态预测和状态决策融合为一体,状态监测和故障诊断是基础,状态预测是重点,维护决策得出最终的维护状态要求,预测性维护是人工智能在工业制造领域的应用和实践,主要趋势包括:

              设备运维场景的主要发展趋势

              预测性维护已经在全球各行业尤其是工业制造领域得到认可并开始规模应用。将状态监测、故障诊断、状态预测和状态决策融合为一体,状态监测和故障诊断是基础,状态预测是重点,维护决策得出最终的维护状态要求,预测性维护是人工智能在工业制造领域的应用和实践,主要趋势包括:

              运维服务化

              通过预测性维护提供支撑设备、设施运维的增值服务和全生命周期的质保服务,增加客户粘性与客户满意度

              模块实时化

              实时状态监测和故障诊断,通过智能化、组态化、模块化的监控装置,实现对设备、设施状态参数进行在线监测、故障诊断、离线分析、报警预警等功能

              远程运维

              针对长寿命服役的设备设施的运维保养,建立健康监测服务系统,通过基于测量的量化指标来确定维护的优先次序

              智能化模型

              建立疲劳模型,对结构性能进行评估,对结构生命周期的预测,估算结构整个周期的修复或维护费用,通过设备跟踪和网络平台进行远程监测等在线支持服务

              展开详情

              业务挑战

              • 工业设备类型繁多,接入复杂度高

                工业现场长期以来存在大量异构的总线联接,多种制式的工业以太网并存,如何兼容多种联接并且确保联接的实时可靠是必须要解决的现实问题

                工业现场长期以来存在大量异构的总线联接,多种制式的工业以太网并存,如何兼容多种联接并且确保联接的实时可靠是必须要解决的现实问题

              • 边缘设备缺乏智能,数据处理和分析效率低

                处于网络边缘的工业现场设备,由于缺乏轻量级的计算框架,无法在边缘进行实时响应,实现对数据的聚合、过滤、预测,也无法和云端充分协同

                处于网络边缘的工业现场设备,由于缺乏轻量级的计算框架,无法在边缘进行实时响应,实现对数据的聚合、过滤、预测,也无法和云端充分协同

              • 故障模型难以沉淀,运营效率低

                传统制造企业熟悉设备的机理和典型的故障模型,但企业内部缺少专业的数据科学家,也缺乏应用新兴数据分析/AI工具处理海量数据的能力

                传统制造企业熟悉设备的机理和典型的故障模型,但企业内部缺少专业的数据科学家,也缺乏应用新兴数据分析/AI工具处理海量数据的能力

              • 工业应用APP开发难度大,用户体验差

                制造企业的IT能力有限,而IoT场景多涉及新应用开发,如果缺乏面向IoT场景的端云协同的应用开发使能能力,使得客户不能充分聚焦在业务创新本身,造成业务创新缓慢

                制造企业的IT能力有限,而IoT场景多涉及新应用开发,如果缺乏面向IoT场景的端云协同的应用开发使能能力,使得客户不能充分聚焦在业务创新本身,造成业务创新缓慢

              解决方案场景

              快速接入工业设备

              快速接入工业设备

              对接工业网关,适配复杂工业场景,快速接入工业设备

              • 华为AR系列工业网关,具备丰富的工业级接口能力,适应严酷工业环境,有效解决很多生产现场新老设备并存、接口和协议各异、联接难度大的难题
              • 华为AR系列工业网关,与华为云的IoT平台,大数据服务实现预集成
              边缘计算实现端云协同

              边缘计算实现端云协同

              满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求,为用户提供完整的边缘计算框架

              • 端云协同 边缘计算聚焦边缘设备、网关与云之间的中间结点,作为华为云能力的延伸
              • 轻量化框架 通过轻量化边缘计算框架,将云服务轻量化下沉到边缘,实现基于本地的协议解析,实时分析,分析决策能力
              • 远程管理 基于华为云实现对于海量边缘设备的远程管控
              工业数据分析与建模

              工业数据分析与建模

              统一工业大数据的参考架构,预置典型模型算法,帮助客户快速构建预测性维护场景数据分析能力

              • 统一工业大数据参考架构 构建工业IoT场景下,数据注入、存储、分析、挖掘和可视化等能力
              • 预置典型算法 专业预测性算法支持,预集成工业领域典型算法,如决策树,分类,聚类,回归,异常检测等算法,支持训练模型的灵活导出,可加载到规则引擎,实现实时告警

              解决方案架构

              预测性维护解决方案架构

              设备预测性维护场景,提供包括边缘计算、IoT平台、大数据等一系列能力,并将边缘计算作为华为云的能力延伸到靠近工业产品的网络边缘处,携手行业合作伙伴,加速实现工业各领域中的设备预测性维护

              架构优势

              • 实现设备快速接入

              • IoT hub支持不同网络、不同协议的设备接入方案,满足企业设备多样化接入的诉求

              • 边缘与云的协同

              • 智能边缘平台支持AI/大数据在边缘运行,满足端侧低时延业务响应需求

              • 工业数据建模

              • 预集成预测性维护场景相关的模型和算法,加速预测场景开发

              方案优势

              • 支持多网络、多协议、多场景,实现设备快速接入

                提供不同网络、不同协议的设备接入方案,如固网、2G、3G、4G、NB-IoT等网络,MQTT、CoAP(S)、LWM2M、HTTP(S)等协议,满足企业设备多样化接入的诉求

              • 边缘智能化,实现设备端实时处理和分析决策能力

                可以将华为云AI/大数据的能力延伸到边缘,支持视频智能分析、文字识别、图像识别、大数据流处理等能力,就近提供实时智能边缘服务

              • 提供全栈全场景AI服务,工业数据洞察易

                提供从数据集成、实时处理、数据存储、分析计算、挖掘等全流程数据处理能力,预集成预测性维护场景相关的模型和算法

              • 生态体系广,快速构建工业APP和业务创新

                预集成IoT领域主流厂商的模组/终端,支撑广泛的IoT应用生态合作伙伴。同时提供工业APP敏捷开发、测试和运维一体化云服务,帮助制造行业客户与合作伙伴快速构建应用

              客户案例

              • 浙江新再灵科技股份有限公司

                新再灵云梯系统运用华为云大数据、机器学习等服务,实现对电梯运行状态的实时监控,定期提供电梯运行质量和安全评估报告,检测风险预警,提前规避电梯出行安全风险

              • 蒂森克虏伯

                蒂森克虏伯将中国区的电梯产品中数以千计的传感器和系统接入云端,并显示在一个统一的面板上,该方案能提供即时诊断能力和生动实时地数据呈现能力

              联系我们的专家,华为云将竭诚为您提供制造行业咨询服务

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