山东产业大脑能力中心
针对工业企业电机设备所在区域分散，故障无法及时处理；设备所在环境恶劣，人员现场维护成本高；无法识别设备亚健康状态，无法避免设备突发性故障；关键设备故障停机影响整体生产等问题。通过忽米占星者硬件+平台的软硬件一体化产品，直接从电机表面测量关键参数（振动、噪声），实现多维度数据采集，实现边缘侧数据实时分析和决策，把事后维修变为事前预测。
- 基础信息
- 服务行业
- 应用案例
- 名称
- H-PHM物易管预测性维护
- 云部署价格(万元)
- 云部署周期(月)
- 本地部署价格(万元)
- 100
- 本地部署周期(月)
- 5
- 近三年服务企业数量(家)
- 1800
- 联系人
- 刘先生
- 联系电话
- 13964157720
- 服务行业：
- 医药工业
- 具体细分行业：
- 药品制剂、医疗器械等
- 行业理解：
- 1.共性问题： （1）数据整合与标准化挑战：医药工业涉及大量的数据，包括研发数据、生产数据、销售数据等。 （2）技术更新与维护的挑战：随着技术的快速发展，医药工业需要不断更新和维护其信息系统，以确保系统的稳定性和安全性。 （3）合规性挑战：医药行业受到严格的法规监管，如GMP（药品生产质量管理规范）、GDPR（通用数据保护条例）等。 （4）安全与隐私保护挑战。 2.个性问题 （1）医药工业的供应链涉及多个环节，包括原材料采购、生产、物流等。不同企业的供应链结构和管理方式可能存在差异，导致数字化转型中面临不同的挑战和需求。 （2）医药工业企业通常拥有多个系统和数据库，如何实现这些系统的集成和数据的共享以及进行数据治理和质量控制，是数字化转型过程中的重要问题。 3.需求 （1）亟需解决医药在产线的生产过程中设备运维管理不足、设备备件管理缺失等问题 （2）亟需加强生产过程的管理，国内很多制药企业车间内采用纸质记录生产过程数据，人工方式差错率和时效性都无法得到保证，事后追溯也困难重重。 （3）医药工业原材料种类繁多，要引入规范精确的信息化系统，加强对库房物料管理、查找、统计等工作，提高人效。
- 服务行业：
- 化工工业
- 具体细分行业：
- 合成新材料、化学制品等
- 行业理解：
- 1.共性问题： （1）行业规范要求高。 （2）市场竞争大。 （3）产品同质化严重。 （4）安全管控紧，环保管控严。 2.个性问题 （1）生产过程管理完全依赖DCS系统，班组交接，报表分析等进一步的信息交互缺乏统一工具 （2）缺乏所有能源介质的计量监测及精细管理，未建立从计划到平衡优化的闭环管控机制 （3）缺乏技术支撑，未实现一体化的安全管控；缺乏事前预防、事中协同、事后评估机制； （4）IT基础薄弱、网络问题突出；系统烟囱、业务关联性差、数据孤岛；资源利用率低，维护不足等； 3.需求 （1）搭建数字化平台底座，夯实IT、CT、DT基础支撑能力，打造统一的数字化底座平台，确保更好的支撑各类应用系统的使用和优化，以及数据价值的释放。 （2）加强过程控制，完善生产装置监测、控制、执行相关的智能化仪表设备、传感设备及系统，实现生产过程数据采集、远程控制、工艺自调节等智能化管控。 （3）强化生产管理，生产智能化、管理精细化，提高企业的产量、质量、生产效率，降低成本； （4）实现经营管理协同，全线拉通物流、信息流、资金流等；实现协同办公与生产业务的关联协同，优化企业管理流程，提高运营效率。
- 服务行业：
- 其他
- 具体细分行业：
- 危废行业
- 行业理解：
- 1.共性问题： （1）大量的工业废水、废气、废渣以及家庭生活垃圾中含有大量有毒有害物质，对环境和人类健康构成威胁。 （2）因为成本考虑或管理不善，可能选择不规范地处理危险废物，导致污染环境、危害公共安全。缺乏有效监管和处罚机制也加剧了这一问题。 （3）危险废物行业缺乏统一的标准和规范，不同地区、不同企业的处理方式和标准不一，导致管理混乱和协同难度大。 2.个性问题 （1）、企业信息无监管，存在擅自改变原料的风险，台账杂乱无章，违法处置、违法倾倒、违法收集；纸质联单转移数据易造假。 （2）跨部门协同任务结果反馈周期长、数据不准确、不统一，无资质经营和非法挂靠，导致非法倾倒。 （3）管理信息后置，缺少环境风险防控，缺乏跨部门协同平台。 3.需求 （1）需要能采集企业重点数据信息的平台；便捷的台账管理系统；需要新技术支持的现代化管理系统；便捷易操作的转移联单软件。 （2）跨部门协同任务平台；实现“人、车、货、场”结合，增强监管；运输车辆的在途货物重量监测。 （3）生产全流程监管；建立健全风险预警模型；联合大气、土壤构建立体监测体系，建立健全社会群体监督渠道。
- 服务行业：
- 电子工业
- 具体细分行业：
- 电子元器件、仪器仪表等
- 行业理解：
- 1.共性问题 （1）数据开发利用率低，驱动力不足：目前各企业现场数据采集率不高，不同业务条线间存在数据壁垒、数据开发利用水平和能力不足，数据采集不全面、数据共享不足、数据开发利用不充分。企业很难实现产品、物料、资产等数据的企业级标准化与数据交换平台，实现企业多源异构数据的在线交换和集成共享。 （2）企业数字能力共享低，柔性不足：很少有企业能实现业务基础资源和能力的模块化、平台化部署，供企业动态调用和配置。同时企业业务柔性化不足，只有极少的企业具备用户响应柔性、供应链柔性和生产柔性。 2.个性问题 （1）行业技术更新迭代速度快。 （2）数据安全和隐私保护：企业的数字化转型需要确保其数据和信息的安全性，防止数据泄露和被非法访问。 （3）个性化应用场景多样化：当前数字化模式无法有效支持业务模式和跨组织协作创新，尚未形成以数字能力沉淀和按需调用赋能业务轻量化、协同化的发展模式，难以响应日益不确定的个性化发展要求。 3.需求 （1）供应链非常复杂，需实现供应链的数字化协同和信息共享。 （2）快速的质量检测，对PCB板、焊接情况进行可视化在线对比，及时发现，降低质量风险。
- 服务行业：
- 机械工业
- 具体细分行业：
- 汽车及汽车零部件制造、通用机械零部件、金属加工、齿轮、电气机械、家用电器部件等
- 行业理解：
- 1.共性问题： （1）经验不足：转型缺乏整体规划经验，盲目部署数字化平台，对数字化平台试错容忍度较低，短期内转型效果不明显就不愿转型； （2）资金受限：该行业大部分企业规模不大，受限于资金，转型投入成本高，中小制造企业政策资金扶持少，投入产出不确定，转型产生多少价值难衡量； （3）该行业企业整体上还处在机械化和自动化向数字化过渡阶段，在转型过程中，涉及先进的数字化工具和技术，需要专项人才对企业数字化转型进行规划与管理。 2.个性问题 （1）物料种类多，批次多，物料检测工作量大； （2）外检作业全过程纸质化管理，流程流转不及时，报告数据为人工填写； （3）质量问题未形成闭环，管理无法有效跟踪； （4）生产设备少，一般企业只有两三台设备，设备宕机或损坏维修周期长，严重影响企业生产； （5）库房管理相对混乱，物料、半成品、成品未分模块化管理。 3.需求 （1）业务数字化落地实现不全面，部分关键业务需要数字化系统进行支撑。 （2）业务系统直接集成度不高，存在信息孤岛，需方便快捷对各个业务系统进行集成。 （3）企业的生产运营指标情况不能及时反馈，需要一套数据分析平台和预警系统。
行业：机械工业
产品名称：H-PHM物易管预测性维护
应用案例：宗申动力压铸车间设备预测性维护应用
所属行业：机械工业-汽车
所属领域：质量管控、视觉检测、人工智能
（1）痛点分析
宗申动力压铸车间关键设备（压铸机、抛丸熔炼炉等）的电机共101台，整个压铸车间1800个电机，目前仅采用事后维修或更换的方式。2019-2020年，压铸车间电机故障共发生62次，直接维修成本花费42002元，停机停产更造成较高的经济损失。
压铸车间电机的维保主要进行定期表面除尘进行处理，没有采取其他的维保方式。根据现场的观察，电机的表面除尘不彻底。
图1 压铸车间电机维保
电机类设备是直接参与生产或提供生产保障的关键设备，当其因故障停机，或是处于亚健康运行状态。绝大多数电机采用预防性维护方式，当电机故障发生后才通过备件更换或者直接更换电机方式进行处理。电机设备分布区域较复杂，无法保证实时掌握所有设备运行情况。电机设备数量多，目前人员配置远无法满足设备巡检需求时，会对正常生产造成不良影响，因此宗申希望提高电机产品维护管理水平，具体需求如下：
1）实现产线电机的远程运维管理，实时了解电机运行情况；
2）实时监测、记录电机的振动、温度、噪声数据；
3）实现产线电机的故障预警、故障提示；
4）通过预测性维护平台减少人工巡检工作量，提高电机运维管理水平。
（2）解决方案
以“占星者”5G边缘计算器为核心硬件，采集重庆工厂伺服电机不同运行工况下的表征数据（振动、噪声、温度），通过预处理模块，提取设备振动、噪声、温度的各种特征值，通过将实时运行状态下的各种特征值，与数据库服务器中存储的各运行工况下的历史特征值进行比对，利用训练好的机器学习算法模型，识别出伺服电机的实时运行状态（正常还是异常），进而评估分析出各伺服电机的可能故障类型、健康度评估指标，实时展示于前端应用UI界面。
图2 伺服电机预测性维护解决方案
以占星者5G边缘计算器为核心实现伺服电机运行状态数据的实时监测，采集伺服电机故障前、故障中、故障后的状态数据，建立伺服电机状态数据与伺服电机故障现象的数学逻辑关系，搭建伺服电机故障分析模型库，实现伺服电机的故障原因智能分析与维修决策。