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2019年PHM在機加工領域的實踐應用.pdf

上傳人: 云閑 編號:97547 2021-01-01 17頁 1.33MB

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PHM(Predictive Maintenance, 預測性維護)在機加工領域的應用提升了生產效率、質量,并減少了備件庫存。通過智能維護計劃,降低了設備和材料成本,縮短了停機時間。當前機加工行業面臨的主要問題是刀具磨損和設備精度導致的品質異常,以及意外故障對生產效率的影響。同時,傳統的定期維護方式增加了維護成本,而生產過程的不透明也導致無法有效控制產品庫存。 目前,行業中多數產品僅具備生產狀態監測和故障監控能力,缺乏設備故障診斷和預測性維護功能的關鍵解決方案。Machining AI通過利用工業智能技術,將制造過程數據轉化為洞察和知識,并形成可執行的決策,優化生產要素和業務流程。它能夠將數據洞察閉環優化生產,實現刀具和主軸的智能化管理,從而達到快速規?;渴?、全方位監控和預測性維護。 目前市場上的解決方案多具有單一功能模塊,而Machining AI提供的是一套完整的機加工解決方案,具備閉環控制、實時狀態監測、故障預警等功能。它可以幫助客戶提前預警機床設備的關鍵部件失效,降低意外宕機損失和產品不良率,實現零宕機、零次品、零浪費的智能工廠。
機加工領域如何通過智能維護降低成本? 智能預測性維護在機加工行業中的實際應用效果如何? 如何利用Machining AI實現刀具和主軸的智能化維護?
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