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智能运维和设备健康管理对智能工厂运营乃至产品/设备的全寿命周期的影响重大,能够提高企业生产效率,增强企业核心竞争力。智能运维和设备健康管理正在引领全球范围内新一轮制造业生产制造与维修保障模式变革。
设备故障预测与健康管理(Prognostic and Health Management,简称 PHM)是实现远程运维、保障重大装备可靠性重要核心技术,利用工业系统中产生的各种数据,通过建模与故障机理分析,实现对复杂、核心装备的健康状态监测、预测和管理。
智能运维是在 PHM 基础上产生的一种新运维模式,包含完善的自检和自诊断能力、对大型装备进行实时监测和故障报警,实施远程故障集中报警和维护信息的综合管理分析,减少对人员因素的依赖,实现机器的自评估、自诊断和自决策。
为了帮助学员全面学习智能运维与设备健康管理的关键技术,掌握设备平台规划、状态监测和故障诊断、智能运维实施要点,学习设备状态监测、PHM 技术、MRO 平台的应用与落地方法,虹科智库特邀请业内知名技术专家与优秀企业,策划并推出此次实训课程,为广大制造企业答疑解惑。
主管生产管理、设备管理等部门经理及技术骨干
主管智能制造建设和推进的CIO、IT经理
负责EAM、PHM、MRO项目实施的项目经理
本次培训课程将重点讲解以下内容:
时间
授课内容
授课讲师
DAY1 上午
智能运维与设备健康管理
西安交通大学机械学院教授、博导 徐光华
DAY1 下午
设备智能工程平台规划和实施1. 设备智能工程平台规划2. 设备智能工程平台实施3. 案例分享
格创东智(广州)公司总经理、设备数字化产品线BU负责人 曲宗福
基于可靠性设备全生命周期管理1. 基于设备可靠性的全生命周期管理体系介绍2. 智能运维方法论3. 核电行业实践
安脉盛智能运维事业部总监,国际振动四级分析师 赵强
DAY2 上午
基于Proficy CSense平台的预测性维护系统
1. 预测性维护 vs. 传统设备运维2. 工业数据分析平台介绍3. 预测性维护系统的实施关键步骤(数据获取与预处理、关键指标提取、预测模型开发与验证、系统部署等)4. 基于数字孪生的3D可视化增强
GE Vernova 亚太区解决方案架构总监 余思源
PHM智能算法开发、仿真与部署的实践1. PHM算法的开发与验证2. PHM算法的仿真与测试3. PHM算法的部署
MathWorks 大数据分析与机器学习应用专家 马文辉
DAY2 下午
PHM落地与实战1. 智能运维建设目标2. 设备健康管理智能体3. 应用落地与实战案例
青岛明思为科技有限公司、研发总监 刘立斌
风电场智能运维案例1. 风场运维案例介绍2. 智慧运维的探索 2.1 风电场健康评估 2.2 故障视化 2.3 风电场后评估 2.4 异常状态识别 2.5 风电场运营数字化3. 智慧运维的价值
北京天润新能源数智运行部经理 刘健
注:由于专家时间和课程更新等原因,实际培训日程可能有调整,请随时关注内容更新
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