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2019年PHM在机加工领域的实践应用.pdf

上传人: 云闲 编号:97547 2021-01-01 17页 1.33MB

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PHM(Predictive Maintenance, 预测性维护)在机加工领域的应用提升了生产效率、质量,并减少了备件库存。通过智能维护计划,降低了设备和材料成本,缩短了停机时间。当前机加工行业面临的主要问题是刀具磨损和设备精度导致的品质异常,以及意外故障对生产效率的影响。同时,传统的定期维护方式增加了维护成本,而生产过程的不透明也导致无法有效控制产品库存。 目前,行业中多数产品仅具备生产状态监测和故障监控能力,缺乏设备故障诊断和预测性维护功能的关键解决方案。Machining AI通过利用工业智能技术,将制造过程数据转化为洞察和知识,并形成可执行的决策,优化生产要素和业务流程。它能够将数据洞察闭环优化生产,实现刀具和主轴的智能化管理,从而达到快速规模化部署、全方位监控和预测性维护。 目前市场上的解决方案多具有单一功能模块,而Machining AI提供的是一套完整的机加工解决方案,具备闭环控制、实时状态监测、故障预警等功能。它可以帮助客户提前预警机床设备的关键部件失效,降低意外宕机损失和产品不良率,实现零宕机、零次品、零浪费的智能工厂。
机加工领域如何通过智能维护降低成本? 智能预测性维护在机加工行业中的实际应用效果如何? 如何利用Machining AI实现刀具和主轴的智能化维护?
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