Understøtter indkøbscentrets drejekors fjerndiagnose af fejl?

一, Teknisk arkitektur: Oprettelse af det "neurale center" til fjerndiagnose
Hoveddelen af ​​fjernproblemdiagnosesystemet til roterende drejekors er at lave en tre-lags "end management cloud"-arkitektur. Dette giver mulighed for lukket-sløjfestyring af-realtidsovervågning af udstyrsstatus, hurtig dataoverførsel og smart analyse og{4}}beslutningstagning.
1. Terminal Perception Layer: Indsamling af data på mange måder
Moderne drejekors kan samle mere end 20 væsentlige egenskaber i realtid, såsom motorhastighed, lejetemperatur, portstangsbevægelse og strømudsving. Dette er muligt på grund af-højpræcisionssensornetværk. For eksempel bruger én type drejekors tre-accelerationssensorer til at spore bevægelse. Disse sensorer kan pålideligt opfange vibrationsændringer på 0,01 mm, hvilket hjælper med forudsigelse af fejl. Det fotoelektriske sensorarray kan finde portstangens nulstillingsvinkelfejl og afgive en alarm, hvis fejlen er større end ± 2 grader.

2. Netværkstransportlaget er en sikker og hurtig måde at sende data på.
For at sikre, at data sendes i realtid og pålideligt, bruger vi LoRaWAN low-wide area network og 5G dual-mode kommunikationsteknologier. Et indkøbscenter har vist, at brug af en edge computing-gateway kan øge komprimeringsforholdet af sensordata med 60 %, og at hele processen med at indsamle data og uploade dem til skyen kan klares på mindre end 200 millisekunder. Brug af krypterede transmissionsmetoder sikrer, at sikkerheden af ​​enhedsdata i offentlig netværkstransmission opfylder normer på finansniveau.

3. Cloud analyselag: et smart sted at træffe beslutninger og diagnosticere problemer
Et AI-baseret fejldiagnose-ekspertsystem kan nøjagtigt identificere 98,7 % af problemtyperne ved at opbygge en vidensbase med mere end 100.000 fejlprøver. Systemet anvender et Convolutional Neural Network (CNN) til at se på vibrationsspektret. Dette lader den anslå, hvordan lejerne vil blive slidt 3 til 7 dage i forvejen. Efter at have sat systemet i et bestemt kædecenter, faldt fejlraten for udstyret med 62%, og tiden det tog at reparere ting blev skåret ned til 8 minutter.

2, Branchepraksis: Almindelige anvendelser til fjerndiagnose
1. Forebyggende vedligeholdelse: går fra "passiv reparation" til "aktiv forebyggelse"
Den intelligente betjenings- og vedligeholdelsesplatform, der blev brugt i et-avanceret indkøbscenter i Shanghai, kiggede på de store data fra portene og observerede, at Gate 3's motortemperatur blev ved med at gå over 65 grader på det travleste tidspunkt på dagen, fra 14:00 til 15:00. Systemet laver automatisk vedligeholdelsesarbejdsordrer, og vedligeholdelsespersonalet udskifter køleventilatoren i forvejen for at minimere en eventuel nedetidskatastrofe. Den gennemsnitlige tid mellem fejl (MTBF) af udstyret stiger fra 8000 timer til 12000 timer i denne tilstand.

2. Fjernfejlfinding: Få teknisk hjælp fra hvor som helst
En fjerndiagnoseplatform blev brugt til at optimere parametrene under opgraderingen af ​​portsystemet i et shoppingcenter i Beijing. Ingeniøren ændrede indstillingerne for nulstilling af hastigheden på portstangen i hovedkvarterets kontor og så portmaskinen arbejde i realtid fra et indkøbscenter 20 kilometer væk. Dette reducerede den tid, det tog at fejlfinde, fra de sædvanlige 4 timer til 45 minutter. Denne strategi reducerer omkostningerne til enkelt vedligeholdelse med 70 %.

3. Nødberedskab: Oprettelse af en "minutniveau"-tilgang til håndtering af fejl
Portkontrolsystemet i et indkøbscenter i Shenzhen brød pludselig sammen og blokerede adgangsbanen. Fagmanden fastslog fejlstedet på 10 minutter ved hjælp af fjerndiagnosesystemet. Han opdagede, at overspændingsbeskyttelsen af ​​strømmodulet var skyld i. Efter at have fortalt folk på stedet, hvordan de skulle nulstille strømmodulet, begyndte systemet med det samme at arbejde igen. Denne gang har nødberedskab været 90 % mere effektivt end normalt, når det tager mere end to timer at undersøge det på-webstedet.

3, Forretningsværdi: Fjerndiagnose ændrer den måde, virksomheder driver og vedligeholder deres systemer på.
1. At gøre driften mere effektiv: tage beslutninger baseret på data
Et bestemt indkøbscenters kædes statistik viser, at når de indsatte et fjerndiagnosesystem, faldt den gennemsnitlige tid til reparation (MTTR) for drejekorser fra 2,3 timer til 0,4 timer, og antallet af passagerer, der mistede penge på grund af svigt i drejekorset, faldt med 43 %. Ved at se på tidligere fejldata og forbedre planlægningen af, hvordan man arrangerer udstyr, kan antallet af personer, der kan bruge en enkelt gate-tjeneste, stige med 25 %.

2. Optimering af omkostningsstrukturen: ændring fra "arbejdskraft-intensiv" til "teknologidrevet-."
Til traditionel drift og vedligeholdelse er der behov for et separat vedligeholdelsesteam, og lønomkostningerne udgør 18 % af hele udstyrets omkostninger. Fjerndiagnosemetoden har reduceret antallet af mennesker, der arbejder i et enkelt indkøbscenter, fra 5 til 2. Dette sparer indkøbscentret for over 600.000 yuan om året i arbejdsudgifter. Brugen af ​​en forebyggende vedligeholdelsesstrategi har øget omsætningen af ​​reservedele med 40 % og reduceret kapitalomkostningerne med 2 millioner yuan.

3. Forbedret kundeoplevelse: Tjenester til drift og vedligeholdelse, som er svære at bemærke
Et særligt smart indkøbscenter har opnået "nul nedetid" drift og vedligeholdelse gennem et fjerndiagnosesystem: automatisk selvinspektion af enheden udføres i løbet af den lave dalperiode om natten, og der gives prioritet til at sikre ydeevne under den maksimale passagerstrømsperiode i løbet af dagen. Kundeundersøgelser viser, at tilfredsheden med ventetiden ved porten er steget fra 78 point til 92 point, mens klager over udstyrsproblemer er faldet med 87 %.