【摘 要】
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基于传感器、数据采集、大数据分析、云服务技术,使设备状态监测的预测性维护更为便利,维护成本更低。通过采集机器人监控数据、工艺数据、事件与报警数据,采集关键设备上的电机状态信息、故障信息、振动分析数据,建立预测性维护模型,实现对设备健康度的实时监控和评估,更为准确地预计故障发生的时间,以便维护人员准确及时做出应对措施。
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基于传感器、数据采集、大数据分析、云服务技术,使设备状态监测的预测性维护更为便利,维护成本更低。通过采集机器人监控数据、工艺数据、事件与报警数据,采集关键设备上的电机状态信息、故障信息、振动分析数据,建立预测性维护模型,实现对设备健康度的实时监控和评估,更为准确地预计故障发生的时间,以便维护人员准确及时做出应对措施。
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