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用数据把脉设备状态,用飞桨实现预测性维护!
发布日期:2022-06-01T07:33:13.000+0000 浏览量:84次



随着技术的发展,工业设备设施故障的维护手段从早期的被动事后维护、定期预防性维护检修,逐渐演进到预测性维护。预测性维护可以减少机器故障、延长机械的使用寿命,有效降低维护成本;减少停机时间、提高生产产量及安全性,有效提升企业盈利。


随着 5G 技术的发展和普及,万物互联的时代随之到来。当前预测性维护主要是依靠传感器收集设备信息数据,如何利用好信息时代的便利为生产制造设备保驾护航,成为了设备运维工程师们常常思考的问题。

那如何利用好传感数据进行设备状态把脉?如何更好地实现预测性维护?是用复杂的机理知识?还是用基于繁琐特征工程的传统机器学习?这些方法都不是最优解,基于飞桨深度学习框架的方案能给你更好的选择!


 PHM健康管理架构全景图

作为源于产业实践的深度学习平台,飞桨一直致力于为各行各业的开发者提供完备的产业应用开发方案。百度依托飞桨深度学习框架构建了完整的工业数据智能引擎,针对产业界核心问题提供一站式解决方案,助力需求快速落地。


  百度工业数据智能引擎


AI Studio产业实践范例库项目链接:

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4123335?contributionType=1

 


为了让小伙伴们快速了解如何使用深度学习进一步赋能数据智能,飞桨团队为大家准备了相应直播课程,就在5月31日,小伙伴们快来锁定我们的直播间吧!




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