I. Monitoramento-em tempo real e aquisição de parâmetros principais
Colete continuamente dados sobre a corrente, vibração e temperatura do motor principal para capturar sinais de flutuação anormais.
Registre regularmente a folga e o desgaste do parafuso e do cilindro, acompanhando tendências de degradação-de longo prazo.
Colete de forma síncrona os principais indicadores, como desvio do sistema de controle de temperatura, status do óleo da caixa de engrenagens e nível de vácuo.
II. Método de previsão manual-com base em tendências
Diferencie características de falha "crônicas" e "agudas", identificando tendências de desvio unidirecional de longo prazo nos parâmetros.
Estabeleça um registro de vida útil dos componentes, fornecendo avisos antecipados comparando com limites típicos de vida útil para diferentes materiais.
Compare dados históricos de falhas e combine as características dos parâmetros atuais para prever a probabilidade de ocorrência de falhas semelhantes.
III. Tecnologia de previsão inteligente
Implante sensores multi{0}dimensionais para coletar características operacionais do motor, parafuso e sistema de transmissão.
Utilize algoritmos de aprendizado de máquina para realizar análises de agrupamento de anomalias nos dados coletados, fornecendo avisos antecipados com 72 horas de antecedência.
Integre-se ao sistema de gerenciamento de equipamentos para gerar automaticamente ordens de serviço de manutenção preditiva e programar com precisão a substituição de peças de reposição.
4. Medidas de Apoio
Estabeleça uma base de conhecimento de previsão de falhas, acumulando continuamente amostras de características de falhas sob diferentes condições operacionais.
Calibre regularmente os sensores de monitoramento para evitar alarmes falsos e alarmes perdidos causados por desvios de dados.
Ajuste dinamicamente os ciclos de manutenção com base em resultados preditivos, substituindo a abordagem de manutenção passiva de ciclo-fixo.
