预测性维护解决方案案例——湖南某钢铁厂

湖南某钢铁厂之前采用的检测方法是人工巡检，技术工人在厂房巡视，通过观察电机的温度和振动来判断该设备是否故障，然后进行检修更换。但人工可以检测到较大的温度和振动变化时，设备故障已经发生，无法实现主动维修，且轧钢产线由于飞钢等危险因素的存在，导致技术工人对一条产线只能观察一部分，剩下的设备无法靠近，这样的巡视方式导致巡检效率也不能达到要求，对设备故障的检测成功率极低，进而使得设备故障导致的设备损坏和产线停产会增加大量的生产成本，而人工检测时工人的安全也存在极高风险。

2019年联智与湖南某钢铁厂开始接触，经过了初期商务对接，POC测试，战略合作协议的签署，联智采用无线传感器+人工智能算法相结合的方式替换了之前的人工检测，通过在其电机上部署无线传感器和安装人工智能算法平台，以及10个月的研发试用，获得了该钢铁厂运维部门的高度认可。在对120台轧钢产线的直流电机进行部署后，成功检测出23次电机轴承故障，让该钢铁厂及时将故障电机下线，避免了较大的停产损失，减少意外停机时间105小时，节约产值900余万元。