摘要:数字化转型案例分析。 洞察行业挑战，探寻数字化转型之道。 阿里云机床设备管理解决方案 采集机床体检数据，抽取共振点的转速-振幅，通过ET工业大脑对历史数据训练预测模型，预测机床运行中的异常设置和故障，适用于广泛的机械设备。 【机床设备管理解决方案
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数字化转型案例分析。 洞察行业挑战，探寻数字化转型之道。 阿里云机床设备管理解决方案 采集机床体检数据，抽取共振点的转速-振幅，通过ET工业大脑对历史数据训练预测模型，预测机床运行中的异常设置和故障，适用于广泛的机械设备。 【机床设备管理解决方案】 通过数控机床转速和主轴振幅数据的实时或定时采集，抽取共振点的转速-振幅，通过对历史数据训练预测模型，预测机床运行中的异常设置和故障。指导规避缺陷转速排产，减少次品率的发生、对主轴和道具的损耗。分析共振转速趋势，评估机床耗损情况，及时检修，减少经济损失。
方案架构 架构特点
【方案优势】 预警缺陷转速，指导排产 通过数控机床转速和主轴振幅数据的实时或定时采集，抽取共振点的转速-振幅，通过阿里云工业大脑对历史数据训练预测模型，预测机床运行中的异常设置和故障，指导规避缺陷转速排产。
预测异常设备与故障 采集机床体检数据，预测机床运行中的异常设置和故障，改变企业地毯式排查的维护模式，能够提前阻止设备故障的劣化趋势。 分析评估耗损 减少次品率的发生，减少对主轴和道具的损耗。分析共振转速趋势，评估机床耗损情况，及时检修，减少机床故障带来的经济损失。 声明：本文内容由《制造逻辑》整理分享，仅用于学习交流，不得用于商用，引用或转载请注明出处。如有侵权请联系我们删除！谢谢。 |
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