基于大數據分析和人工智能的設備故障預知及維修
講師：劉(liu)毅 瀏覽次數：2549
課程描述(shu)INTRODUCTION
培訓講師：
課程價格：
培訓天數：日程安排SCHEDULE
課程(cheng)大(da)綱(gang)Syllabus
智能設備故障分析培訓
【培訓背景】 智能制造企業管理水平的高低，直接影響工藝是否先進、生產過程是否順利、生產物流活動是否有效率。概括來看，絕大多數中國制造企業在管理上還需著力提升以下環節，生產計劃管理：生產計劃的執行混亂，人員精益生產意識薄弱，信息化程度低，未能有效輔助生產。
大數據和人工智能支撐下的設備需要更先進的在線診斷監測系統，保證設備故障自動預知和提前維護，以保證設備的可靠運行。
【培訓課時】12小時（2天）
【培訓對象】智能制造相關領導
【授課方式】互動交流式+頭腦風暴式+案例分析式+提問解答式+小組PK式等！
【培訓目標】
Ø 了解發展大數據智能運維與健康管理技術國內外背景與重要意義；
Ø 當前機械狀態監測與故障診斷技術的發展水平與存在問題；
Ø 掌握智能運維與健康管理核心技術的概念，預知維修及智能運維方法；
Ø 了解機械狀態監測與故障診斷技術的發展現狀。
【培訓大綱】
第一講、工業4.0與智能制造
1、智能制造與遠程運維
1）國際形勢：制造大國間的博弈
2）德國工業4.0
3）中國制造2025
2、智能運維的成功案例
3、預知維修的重要性
第二講、設備狀態監測與故障診斷
1、故障監測診斷的重要意義
2、故障監測診斷國內外研究現狀
Ø 信號獲取與傳感器技術
Ø 故障機理與征兆的聯系
Ø 信號處理與診斷方法
3、設備故障監測診斷現今存在的問題
Ø 故障機理研究不足
Ø 故障診斷方法有限
Ø 智能診斷系統薄弱
4、未來故障監測診斷突破方向
Ø 實現由表象研究到機理研究的突破
Ø 實現由定性研究到定量研究的突破
Ø 實現由單故障研究到群故障研究的突破
Ø 實現由超強故障研究到微弱故障研究的突破
Ø 實現由零部件故障研究到機械系統故障研究的突破
Ø 實現由特征頻率故障識別到多源信息智能診斷的突破
5、離心泵（ 高危泵/關鍵泵） 故障智能診斷
6、應用實例--典型故障診斷案例
第三講、智能運維與健康管理
1、故障預測和健康管理技術的重要性
2、PHM的概念與內涵
3、故障預測優點
磨損故障
4、CBM的體系結構
5、PHM系統功能
6、系統級PHM發展現狀
7、 PHM實施中的資產管理
8、智能運維
第四講、大數據和人工智能與預知維修
1、工業大數據概念與特點
2、 工業大數據技術
3、工業大數據驅動的智能故障診斷
4、工業大數據質量定義與成因
5、工業大數據質量改善流程
6、大數據健康監測
7、基于故障閾值的健康監測
Ø 基于故障閾值的健康監測主要步驟
Ø 健康狀態定性判斷
Ø 3σ方法在軸承健康狀態監測中的應用
8、基于智能模型的健康監測
9、大數據智能診斷
Ø 人為故障診斷遭遇“大數據”
Ø 數據智能診斷的基本內涵
Ø 經驗積累
Ø 大數據智能診斷的基本問題
10、 基于淺層模型的智能診斷
11、大數據健康管理系統案例
12、大數據驅動的新能源診斷平臺
Ø 數據質量改善
Ø 特征提取
Ø 健康狀態判定
Ø 監測結果可視化
第五講、設備維修精益管理
1、設備維修精益管理重要性
2、設備維修精益管理主要內容
3、設備維修目標體系
4、設備維修精益管理新特征
5、設備維修精益管理實施
Ø 實施關鍵要素
Ø 關鍵技術開發與應用
6、設備智能檢測監控
7、設備點檢信息化管理
8、設備監控軟件管理
9、儀器儀表檢測
10、設備狀態監控及故障預警
11、數控機床控制模型
12、數控機床健康保障系統
Ø 健康保障系統功能模塊
Ø 智能振動抑制
Ø “鐵人三項”
Ø 故障診斷與云管理
Ø 加工質量監測與保障
Ø 車間的智能調度和管理
13、數字化維保技術
14、網絡化技術
15、智能化健康保障技術
16、機床二維碼故障遠程診斷
17、機床健康保障技術
18、某智能工廠預知維修
19、大數據在智慧電廠設備運維中的應用
20、大數據在航空運維中的應用
智能設備故障分析培訓
轉載：//citymember.cn/gkk_detail/300786.html
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