2024年设备租赁网站建设 篇1
可以使用享租设备的“闪租”服务，“闪租”服务是享租设备平台针对高空车、挖掘机、汽车吊、叉车、板车等设备推出的闪租租赁服务。借助其需求频繁、应用广泛的特点，利用互联网，社群等渠道的自传播能力，为租赁双方实现快速交易，提供专业的设备解决方案及租金担保服务。
2024年设备租赁网站建设 篇2
设备是现代化工厂的核心资产，尤其在重资产流程行业中，设备的故障将造成效能降低、企业停产等事故，给企业带来巨大损失。而目前针对设备故障采用的定期检修维护措施，虽然在预防设备故障和事故方面能起到一定的作用，但检修周期计划性太强，一方面会导致维修过剩，出现“小病大治”、“无病亦治”的盲目维修现象；另一方面因为无法掌握设备运行的实时状态，则无法保障设备在出现故障时第一时间被检修；另外，定期维修的周期通常是根据人的经验和某些统计资料来制定的，其中存在的偏差也会降低定期维修的科学性。
当工业互联网遇上设备管理
目前已有很多企业在设备诊断方面做了一些探索，包括设备监测和故障报警等，例如提前设置限值，达到限值则会报警，但实际上这类措施对检修维护来说意义并不大。或许我们需要思考，设备运行产生的历史数据能不能支持我们做一些分析，实现设备提前预警和预测？当工业互联网遇上设备管理，即会碰撞出一切可能。工业互联网关键技术——“数字双胞胎”（Digital Twin）是以数字化方式拷贝一个物理对象，模拟对象在现实环境中的行为，对产品、制造过程乃至整个工厂进行虚拟仿真，再结合物联网、机理建模、AI建模等一系列技术，让企业能够感知设备实时状态、掌握设备运行原理、了解设备运行个性，最终实现对设备过去发生问题的诊断、当前状态的评估以及未来趋势的预测。
当把设备比作人，能带来哪些思考？
把设备比作人，设备故障比作疾病，那么......01 “急性病”怎么治？▲“急性病”：比喻突发故障、瞬间停机（工件卡壳）、DCS保护跳闸、保护逻辑冲突导致的非计划停机等紧急性故障现象。■现状：采用故障检修、计划性检修、点检定修模式；只能在设备故障发生后做维修处理。
★思考：识别关键特征参数，能否提前预测其变化趋势？参数越限之前，能够提前预警，避免非停？
02 “慢性病”怎么治？▲“慢性病”：比喻设备表面上在正常运行，实际运行工况处于不良状态，属于“亚健康”。设备在“亚健康”状态下长期运行则会引起设备老化、磨损、效率下降，最终导致设备寿命损耗，乃至设备故障损坏，酿成严重后果。■现状：无法感知设备运行工况；需要通过运行台账分析设备运行情况；需要定期试验评估设备运行工况。
★思考：结合设备性能曲线，能否在线评估当前运行工况健康度？统计设备历史工况健康分布，能否指出设备工况隐患？是否可以基于工况变化趋势，实现工况劣化提前预警？
03 能否实现“治未病”？▲“治未病”：比喻建立设备关键参数劣化预警模型，分析设备早期故障征兆，指导用户对设备进行科学养护。■现状：依赖于固定上下限报警，无法获知设备早期异常固定限值报警没有与工况关联，存在大概率漏报和误报现象
★思考：如何梳理设备多工况特征参数？如何训练并验证各类设备多工况大数据模型，实现设备故障精准预警？如何通过分析早期参数劣化征兆，优化运行工况与维护策略，实现预测性维护？
苏畅设备“扁鹊”平台，实现劣化分析和趋势预测
针对设备“疾病”，如果一个平台能够围绕设备诊断实现“懂过去、知现在、算未来”，可形象地称之为“扁鹊”平台，苏畅设备诊断平台即是这样的，在劣化分析和趋势预测方面具备丰富的实践经验和卓越的应用效果。01 设备参数看得“远”，设备状态看得“懂”，设备诊断看得“透”在华能玉环电厂中，苏畅“数字双胞胎技术”就得到了有力验证！华能玉环电厂，是国内首台国产100万千瓦超超临界火电机组建成运营的示范电厂，机器的每一次震颤、每一点温度变化都转化为数据语言，每一台设备都被克隆出了虚拟版的“双胞胎兄弟”。以炉水循环泵、氧化风机、浆液循环泵这三类电厂的关键设备为应用对象，我们在设备劣化分析和趋势预测方面获得了真实的应用效果。
▲设备参数看得远平台可基于AI模型实现设备特征参数趋势预测。传统的超限报警是基于DCS系统的跳闸保护逻辑，越限才触发，为时已晚，而基于数据智能可提前预测未来变化趋势，避免非计划停运！
▲设备状态看得懂建立设备状态评价模型，从通讯（数据质量）、能效水平、运行工况、健康状态、运维质量五个维度对设备状态进行全面评价。其中：【通讯状态】可以检测设备参数质量，避免信号失真对设备状态的干扰【能效状态】计算评估设备能效状况【运行状态】评估设备运行工况的合理程度【健康状态】评估设备健康状态【运维状态】评估设备预防性维护执行质量
设备评价规则及设备故障规则皆可定义。一方面，设备每个维度的状态评价都由诸多故障模式组成，每个故障模式的权重都可定义；另一方面，每个故障模式的判定规则也都是可定义，内置AI模型、相关系数分析、振动函数等，并支持规则嵌套、时长判别等复杂逻辑。
设备评价规则可定义
设备故障规则可定义
▲设备诊断看得透
将大数据AI模型、机理模型、故障知识库深度融合，平台能够精准识别设备故障部件、故障模式、故障原因、故障等级及改善措施，并自动生成详尽的设备诊断报告。
02 模型验证案例真实反馈，设备预测精准有效
▲案例一
按照安全标准，炉水循环泵入口水温和泵壳金属温度温差如果超过一定摄氏度，即泵内外温差过大时会产生热应力，泵壳金属材料长期受此影响会产生蠕变，使得泵有泄漏风险，存在极大的安全隐患。
某电厂炉水循环泵热应力预警模型，提前两小时便发出预警，并提醒现场人员通过调节出口阀来降低循环泵流量下降速度，并增大喷射水流量等方式来控制温差， 从而提升设备运行安全性，避免了隐患。▲案例二2017年11月8日，某电厂#2炉B侧一次风机本地异响，振动偏大，停机检查发现叶轮损坏。我们导出了故障前两个月数据（9.06-11.10），使用了9.06-10.18号数据，将一次风机振动作为输出，建立振动模型。随后利用训练模型计算了10.08-11.10一次风机振动值。以天和小时两个维度，聚合统计一次风机振动计算值与实际值的均方根误差。可以发现在故障前一个月，均方根误差异常情况发生频率开始增大，误差值也逐渐变大，11.7日与11.8日均方根误差达到两个高峰，触发了模型报警。
以上成功实践，都基于朗坤苏畅的设备建模平台，利用机理建模、AI建模等技术手段，构建设备“数字孪生体”，预测设备参数变化趋势。结合性能劣化、电气、动力、泄露、润滑等几十种设备机理模式，从通讯状态、能效状态、运行状态、健康状态、运维状态五个维度对设备状态进行全面评价。让设备参数看得“远”，设备状态看得“懂”，设备诊断看得“透”；实现了为设备“治急性病”、“治慢性病”、“治未病”的应用效果。
基于苏畅工业互联网的设备故障诊断，独具创新实力硬核
01 融入专家知识库，融合机理+AI，让设备诊断更精准、智能。AI模型能够赋予设备诊断预警和预测的能力，同时设备诊断为AI建模提供了数据养殖的手段。
02 苏畅工业互联网平台为设备诊断提供坚实的平台后盾
朗坤苏畅以设备智慧运维为重要价值出口，直击工业企业设备管理痛点，通过设备故障诊断、预测、精准运维，对设备赋“能”、赋“智”。得益于一系列的创新技术研发，朗坤苏畅连续获得多个行业权威奖项：包括平台功能性能四星级评测证书、入选国家工业互联网平台测试床、通过工信部DCA第一批时序数据库评测等。
继华能玉环电厂项目成功试点之后，近期，朗坤苏畅也成功应用于山东临矿集团，为其打造设备健康监测与智能故障诊断平台，用物联网和大数据技术赋能企业升级提效增值，实现设备智慧维护、生产优化调度，支撑临矿集团的产能调控和战略转型，建立从生产技术到决策管理的智能化的煤炭工业新生态。
目前，朗坤苏畅在电力、煤矿、建材、石化都众多行业领域已得到广泛应用，将平台与行业应用深度融合，全面使能工业互联网，让其成为各大企业转型升级的重要引擎，围绕新技术、新平台、新生态建设等主题加快推进智能制造，实现工业企业高度智慧化、网络化、大数据化，为工业产业结构调整、新旧动能转换不断开展前沿探索。