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  • ppt文档 AI+工业设备预测性维护解决方案(34页 PPT)

    图形 1 AI+ 设备(预测性维护)方案 图形 1 背景 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 预测性维护是工业大数据和人工智能结合落地的重要应用场景 ,为企业带来多方 面效益 预测性维护( Predictive Maintenance ,简称 PDM )是以设备状态为依据的新兴的维护方式 ,在设备运行时对其主要部位进行周期性 或 持续监测 ,判定其所处的状态 ,预测状态未来的发展趋势 ,并依据该状态发展趋势和可能的故障模式 ,并依据该状态发展趋势和可能的故障模式 ,预先制定维修计划 ,确定机器应该修 理的时间、 内容、方式。预测性维护可以为企业带来以下效益: ☐ 降低维保成本 ☐ 延长设备寿命 ☐ 提高设备使用率 ☐ 减少库存成本 ☐ 提升生产安全 维护触发点 固定周期,不考虑设备实际 状态,可能带来过度维护 必要时,预留足够应对时间 给一线人员在故障前做出应对 维护方式 根据零部件的平均损坏率进行维护, 无法准确获得单体 设备运行状态时 单体设备状态可获知时 预测性维护与预防性维护虽然只有一字 之差 ,在理念上却截然不同。预防性维 护不考虑系统设备当前的运行状态和健 康状态 ,是按照已经安排好的时间来完 成计划内的维护工作 ,会引起过度维护 和维护不足的问题。 两种方式的特点对 比见右表。 方式 预防性维护
    10 积分 | 34 页 | 3.98 MB | 1 月前
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  • pdf文档 预测性维护——数字化运维的制胜基石 -罗兰贝格

    预测性维护 03.2021 上海 / 中国 罗兰贝格 洞见 数字化运维的制胜基石 1 随着互联技术的革新、大数据的应用与积累、计算能力的提 升及相关模型理论的高速发展,人工智能的应用场景逐渐丰 富,并在近几年逐步过渡到实操落地。各行各业正积极探索 通过人工智能赋能的运营模式,并以此推动产业升级及长期 的运营转型。 在政策端,从2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发 展 备品备件销售、设备维护及维修等)作为制造业的重要组成 元素,通过工业互联网及人工智能的深度融合打造出创新的 应用场景,并实现持续降本增效的趋势目标。 运维服务的发展进程主要分为四个阶段: 01 预测性维护是什么? 我们为什么需要它? 封面图片: koto_feja 01 / 运维服务的发展进程 从需求侧来看,完整的数字化运维服务将成为企业选择运维 服务供应商的主要考量维度之一。罗兰贝格针对全球领先制 能赋能的数字化运维解决方案将是新的趋势。 资料来源:罗兰贝格 基于故障 预测的维护 响应式 维修 计划性 维护 基于条件 的维护 "故障后维护" "预防性维护" "预测性维护" "状态监控式维护" 2 02 / 预测性维护运作原理 1.消极维护:这是运维服务最原始的方式,通常指当机械故 障后安排技术人员到场维修。由于此维护方式通常发生在 设备故障后,具有高度不可预测性及突发性,且设备本身 的损伤程度较高,易造成修理时间及费用垫高等情况,还
    20 积分 | 9 页 | 2.04 MB | 1 月前
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  • pdf文档 智慧供应链预测算法应用

    2021年6月 供应链预测算法及应用 王桐 阿里巴巴-数字供应链事业部 Outline: • 预测场景及特性 • 预测算法研发路线及结果 • 预测应用案例 GMV预测 预测标的:GMV 提前期:未来1个月、一年 颗粒度: 行业*天*全国,行业 *月*全国 用途:支持整体经营计划(KPI制定,营销资源分配,供 应链资源分配) 评估口径:达成率 real/fcst (离线)商品销量预测:支持补货、调拨决策 (离线)商品销量预测:支持补货、调拨决策 (离线)仓单量预测:支持仓库、配送产能(人力)准备 (离线)GMV预测:支持长期经营计划 销量预测 预测标的:销量(需求) 提前期:未来1~8周 颗粒度: 货品*天*仓 用途:支持采购、补货、调拨决策 评估口径:minmax,加权平均 单量预测 预测标的:交易单/物流单数量 提前期:未来1天,未来1周 颗粒度: 货主*天*仓,行业 *天*仓 用途:支持仓库端人力准备 评估口径:1-MAPE,加权平均 供应链预测场景及特性 T T-1h T-1d T-1w T-4w T-8w T-1y 预测场景细分方式: • 预测标的:GMV、销量、单量、客服呼叫量、云计算请求量等各种不确定的需求 • 提前期:离线(长期(y, m)、中期(w)、短期(d))、实时(h) • 颗粒度:预测对象颗粒度(店铺、行业、类目;商品、sku、货品;货主、行业)*
    0 积分 | 10 页 | 2.83 MB | 4 月前
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  • ppt文档 智能工厂如何通过预测与控制实现降本增效

    1 实现降本增效 By :施耐德电气 梅峰 建材及矿业能力中心经理 如何通过预测与控制 智能工厂 智能工厂建设目标: 5 个方向 故障维修 预防维护 人工操作 机器操作 事后统计 质量预控 人工经验 智能决策 资源效率 安环第一 人 机 料 法 环 3 战略决策 持续发展 设备效率 业务运营 能效管理 生产工艺控制 设备级 生产级 控制级 企业级 管 理 质 量 管 理 设 备 管 理 物 流 管 理 原 料 管 理 数 字 矿 山 实时性 4 层架 构 智能化的三层深度 数字化 3 2 1 • 信息的记录、存储、查询、汇总、展示 • 移动 APP 访问信息 • 便于数据的追溯、比对、分析、总结 •智能预测 •智能分析 •智能决策 •让机器替代人形成强大劳动力 信息化 智能化 物理工厂 人的经验 经验知识化 • 物流 • 书面信息数字化 • 智能设备 自 动 数 据 采 集 • 自 动取样 • 在线分析 • 自 动感知 人 智 ” 到 “ 智机 3 层深 度 5 APC 智能预测与控制 6 借助于智能控制,可以消除人与人的差别 操作员不同,造成成本和质量上的差异 288 万 每月能耗成本节约 24 万 每年能耗节约 288 万 CO2 减排 8400
    20 积分 | 16 页 | 17.17 MB | 4 月前
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  • pdf文档 全球能源转型展望2025—全球和区域预测至2060-挪威船级社DNV

    10 积分 | 134 页 | 16.51 MB | 1 月前
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  • pdf文档 12优化方案:园区型综合能源系统多时间尺度模型预测优化调度

    13334/j.0258-8013.pcsee.181058 文章编号:0258-8013 (2019) 23-6791-13 中图分类号:TM 73 园区型综合能源系统多时间尺度模型 预测优化调度 王成山 1,吕超贤 1,李鹏 1,李树泉 2,赵鲲鹏 2 (1.智能电网教育部重点实验室(天津大学),天津市 南开区 300072; 2.国家电网公司客户服务中心,天津市 东丽区 节的两阶段多时间尺度模型预测控制调度策略:滚动优化阶 段以系统运行费用和机组启停罚金最小为目标,结合分时电 价并考虑多系统互补运行,通过多步滚动求解制定系统大时 间尺度调度计划;动态调整阶段以滚动优化阶段调控计划为 基准,对设备的运行状态进行调整,应对可再生能源及负荷 小时间尺度的不确定性变化。分析结果表明,该文调度方法 可协调供能、蓄热装置的运行,发挥多种设备互补运行的优 越性,有效降低运行成本,减少主机启停次数;动态调整阶 越性,有效降低运行成本,减少主机启停次数;动态调整阶 段的引入可快速响应可再生能源和系统负荷小时间尺度变 化,经济可靠地满足系统用能需求。 关键词:园区型综合能源系统;蓄热装置;启停罚金;模型 预测控制;多时间尺度;优化调度 0 引言 随着化石燃料的枯竭和全球环境污染问题的 日益突出,开发和利用可再生能源,提高终端能源 消费的效率、清洁化水平至关重要[1-3]。园区型综合 能源系统(community
    20 积分 | 14 页 | 1.31 MB | 1 月前
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  • ppt文档 以DeepSeek为代表的AI在能源行业的应用前景预测(29页 PPT)

    腾讯 以 Deep5eek 为代表 的 在能源行业的应用 前景预测 贾德香 博士、正高 国网规划计划领军人才、 国网能源院高级专家 注册电气师、 咨询师 OT Deep5eek 等 RI 大模型简介 Deep5eek 在能源应用前景 预测 0 3 挑战与应对策略 Deep5eek 等 RI 大 模型简介 20 世纪 50 ~ 70 年代是人工智能技术的萌芽时期。 大模型通常具有数十亿甚至千亿级别的参数, 使得模型能够捕捉到更多的细节和特征 ,提高了任务的准确性。 2 、训练数据海量。 AI 大模型需要训练大量数据才能发挥出其强大的 性能 ,这些数据来自于各种来源 ,如互联网、企业内部数据等。 3 、计算资源需求高。 由于参数规模庞大 , AI 大模型的训练需要高性 能的计算资源 ,如 GPU 集群、分布式训练框架等。 二、 AI 大模型的核心技术与特 大模型的核心技术与特 点 Te n c e n 腾 讯 Te n c e n 腾 讯 02,Deep5eek 等 RI 大 模型在能源应用前景 预测 n 国网光明电力大模型:(开源与闭源并举) 发输变配用、调度、交易 规划、建设、运行、检修、营销 n 南网,大瓦特 n 三峡集团“大禹”大模型 n 中核集团龙吟大模型 n 中国广核,“锦书”大模型 n 中国石油,昆仑大模型 n 中国石化,“胜小利”大模型
    10 积分 | 29 页 | 5.49 MB | 1 月前
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  • pdf文档 颠覆性技术产业化指数报告(2025)

    20 积分 | 64 页 | 25.39 MB | 1 月前
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  • ppt文档 基于智慧燃气的完整性管理方案(24页 PPT) - 副本

    基于智慧燃气的完整性管理 目 录 1 港华智慧 能源简介 2 完整性管 理概念 3 TOP 港华智慧运维平台 4 完整性管 现有厂站 1,055 个, 管网约 12.8 万公里。 香港中华煤气 + 港华智慧能源 成立于 1994 年 (前身港华燃气), 为香 港 中华煤气有限公司 (下称中华煤气, 港华智慧能源简介 基于智慧管网的全生命周期 管道完整性管理: 对燃气 输配管道的风险因素不断 进行识别和评价, 采取各 种风险控制措施, 持续改 进, 将风险控制在可接 受 范围内, 最终实现安 全、 可靠、经济运行的目的 。 完整性管理概念 管道完整性: 管道处于可 靠的服役状态, 主要包括: 管道在结构和功能上是完 运维 报废 TMS 工程移动应用 TOP 智慧运行平 台 信息化创新促城燃完整性管理 02 03 05 04 01 TMS 工程成 本 可行性研究 管道完整性管理概念 • 第三方损害 • 穿越点 • 敏感区域管理 • 定期检验 •
    10 积分 | 24 页 | 7.52 MB | 1 月前
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  • word文档 某区智慧旅游可行性研究报告(286页 WORD)

    项目编号: 智慧旅游可行性研究报告暨初步 设 计 方 案 目录 第一章 总论.....................................................................................1 1.1 项目概况........................................................... 1.2 项目承办单位...............................................................................1 1.1.3 可行性研究报告编制单位.............................................................1 1.1.4 项目建设地点................ .........................................3 1.2 可行性研究的依据....................................................................................3 1.3 可行性研究范围..............................................
    40 积分 | 408 页 | 7.76 MB | 1 月前
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