東京2019年5月16日 /美通社/ -- 在今年亞洲開發(fā)銀行（Asian Development Bank）在日本東京組織的區(qū)域高科技創(chuàng)新論壇上，億可能源創(chuàng)始人兼 CEO 王春光女士受邀與來自日本商界、學(xué)界和公共政策界的眾多決策者分享過物聯(lián)網(wǎng)興起背景下的預(yù)測性維護(hù)技術(shù)及應(yīng)用前景，共同探討過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與設(shè)備管理的結(jié)合之道。
作為一家基于人工智能和大數(shù)據(jù)的智能能源服務(wù)公司的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者，億可能源 CEO 王春光女士在論壇《物聯(lián)網(wǎng)與能效提升的結(jié)合》上與參會(huì)專家共同探討了在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)興起下的預(yù)測性維護(hù)的路徑。王春光女士表示，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和云平臺(tái)支持系統(tǒng)的成熟，新的時(shí)代已經(jīng)來臨。以制造業(yè)的能源管理和設(shè)備管理為例，很多發(fā)展中國家的制造業(yè)企業(yè)的作業(yè)方式還是很粗放，關(guān)鍵用能設(shè)備的操作基本依靠人員經(jīng)驗(yàn)，很多工廠設(shè)備巡檢人員不能實(shí)時(shí)記錄，高危設(shè)備也不實(shí)時(shí)監(jiān)測，經(jīng)常出現(xiàn)關(guān)鍵設(shè)備維修保養(yǎng)成本高和設(shè)備故障導(dǎo)致停工損失等情況，給企業(yè)帶來很大損失。針對(duì)制造業(yè)在設(shè)備管理和運(yùn)維上面臨的這些問題，通過物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)分析可做到提前預(yù)警，避免意外停機(jī)，幫助企業(yè)解決普遍存在的巡檢質(zhì)量不高、不按規(guī)定巡檢導(dǎo)致不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常，過分依賴操作人員的責(zé)任心，工作執(zhí)行隨意性大，紙面的信息反饋滯后，難以分享給相關(guān)的管理人員，巡檢結(jié)果無法分析，巡檢數(shù)據(jù)對(duì)實(shí)現(xiàn)預(yù)防性維修策略沒有幫助等問題。
億可能源現(xiàn)在已為一些大型工礦頭部企業(yè)提供故障診斷和預(yù)測性維護(hù)服務(wù)。通過這些服務(wù)，客戶可按設(shè)備運(yùn)行的實(shí)際工況來進(jìn)行維修保養(yǎng)，大幅減少了不必要的定期巡檢和零部件更換，也無需像以前那樣儲(chǔ)備大量維修備品備件，人力成本和維修備品庫存都大幅下降。此外，企業(yè)對(duì)設(shè)備的生命周期也了解得更為清晰，企業(yè)可以更好地進(jìn)行設(shè)備引入和淘汰的規(guī)劃，這是完全不同于企業(yè)設(shè)備現(xiàn)有管理思路的一種新模式。在一些項(xiàng)目中，基于機(jī)理模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷算法，億可幫助客戶將大型排風(fēng)機(jī)的故障檢出率從75%提升至90%以上，并提供了實(shí)時(shí)運(yùn)行預(yù)警和部件健康監(jiān)測功能，真正實(shí)現(xiàn)了事前預(yù)警、事后排障和預(yù)測性運(yùn)維的有機(jī)結(jié)合。
