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采集連鑄輥編碼、位置、所處區(qū)段受到的熱沖擊溫度、所處區(qū)段的夾緊力與鑄坯重力的合力等數(shù)據(jù)，通過5G網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)傳輸至設(shè)備故障診斷等相關(guān)系統(tǒng)，采用人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)對不同區(qū)段的連鑄輥的壽命進(jìn)行預(yù)測，減少了現(xiàn)場布線的工作量，提高了壽命預(yù)測的準(zhǔn)確率。
采集風(fēng)機(jī)振動(dòng)、電流、電壓、溫度、風(fēng)量等運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過5G網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)傳輸至設(shè)備故障診斷等相關(guān)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)作業(yè)過程中風(fēng)機(jī)設(shè)備運(yùn)行情況的在線監(jiān)控，提前預(yù)警設(shè)備故障。
通過對風(fēng)機(jī)設(shè)備的在線監(jiān)控，員工點(diǎn)檢負(fù)荷率明顯下降，點(diǎn)檢效率提升81%。