设备预测性维护

结合大数据、物联网、传感技术在风力发电、轨道交通、地铁交通行业利用对设备信息的分析与挖掘.提供智能化、 个性化的解决方案
IOT风力发电监测解决方案

通过对风场风机、测风塔以及升压站等设备远程监控,满足了风电运营商对其所投资的风场进行监控的需求,大大降低了风场的运行维护的总成本。

风机上安装的传感器能将运行数据通过工业互联网汇集到远程监控中心来预警。

能够将公共天气数据以及风场设计数据等在内数项数据进行集中整合,建立更大范围的数据连接,从中获得较好的商业价值。

IOT智能交通解决方案

业务痛点

现有轨道交通系统使用年限动辄逾30年,涉及繁多人员与零件,更与安全高度相关,所以管理复杂性极高, 现有的维护系统只能检查一般性的问题,对于潜在的、有关联性的问题没有很好的解决办法。对通信设备的监控也不能保证实时性, 发现问题和处理问题也存在一定的时间间隔,影响了设备安全运行。

解决方案

璞华大数据采用数据湖体系架构针对轨道交通行业的海量数据提供集收集、处理、分析、应用、管理一体化的解决方案 。通过璞华大数据的大数据管理平台(PDP)、大数据分析应用平台(DART)的功能组件快速构建智能化分析应用,使设备维护从传统的例行性或手册式维修型态, 转而藉助IoT设备信息采集、资料分析模型,从中产生洞察力,强化资产管理与预测性维护效能。