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工業云——設備智能運維云平臺2.0
 

    平臺聚焦石油化工、軌道交通、船舶動力、電力、裝備制造等多個行業,為行業設備提供狀態監測、故障預警、維修決策及生產排程優化等業務功能,集設備運行狀態感知、數據分析、數據決策等解決方案于一體的物聯網應用平臺,旨在保障企業設備長周期、高效、節能、穩定的運行。

云平臺架構
設備智能運維云平臺架構:

   ·邊緣層
   ·
PaaS層
   ·SaaS層

設備智能運維云平臺架構

邊緣層:

利用布置在各類監測對象(設備)上的傳感器和采集數據系統獲取設備運行狀態/工藝信息,通過有線和無線的傳感器網絡將運行狀態/工藝信息發送至邊緣層智能邊緣計算網關。采集數據系統分為三類:第一類是BH5000系統的采集器;第二類是DCS系統、PLC、第三方采集系統等;第三類是測試儀器類的離線采集設備。

PaaS層:

來自邊緣層的采集數據和SaaS層的分析數據實時上傳至云端平臺,基于HDFSSparkHIVEKafka等數據處理技術,利用大數據分析和機器學習對實時上傳至云端的數據作分析,橫向對比同型號設備狀態實時數據,縱向對比歷史數據,精準定位不同環境和工況下的設備狀態。同時,基于對實時數據和歷史故障案例數據的動態訓練和學習,優化智能維修決策模型和智能預警模型,并下發至SaaS層應用和邊緣層智能網關,為企業設備提供診斷和維修決策支持。

SaaS層:

提供基于設備運行機理的數據分析app和微服務,主要用于設備運行狀態的分析和預警,比如異常狀態報警、運行工況分析、異常特征診斷、設備檢維修管理、維修任務智能優化決策等功能。

云平臺結構:
 


設備智能運維云平臺結構

 

云平臺特點:

 整體技術棧云化、微服務化

支持從邊緣端到PaaS平臺所應用技術的云化,并支持核心功能與模塊的微服務化,比如倒譜圖、軸心軌跡、沖擊診斷、單/多值棒圖等一百多個功能模塊,這些功能模塊對往復式壓縮機、離心式壓縮機、機泵、電機、柴油機、燃機等設備各類故障具有良好監測效果和預警作用。

 公有云:支持公有云解決方案

支持公有云解決方案,支持各類標準的數據接口和協議。截止目前,博華科技已與騰訊、百度、華為等企業建立了合作伙伴關系,并結合博華科技在設備預測性維護領域的技術優勢展開合作。

 私有云:支持私有云解決方案暨BH工業互聯網平臺

博華科技主要客戶來自于石油化工、軌道交通、電力、裝備制造等行業的大企業客戶,整體解決方案支持私有云部署,即“BH工業互聯網設備智能運維平臺”。

 提供從傳感器、平臺到專家服務的一站式解決方案

博華科技具備設備預測性維護的完整解決方案,提供從傳感器到智能邊緣計算網關、從智能邊緣計算網關到平臺微服務應用、從平臺微服務應用到專家服務的一站式解決方案,集設備運行/工藝狀態監/檢測、智能預警診斷、檢維修管理、智能維修決策于一體的系統平臺。

 公有云與私有云方案核心技術棧完全統一

便于企業在公有云與私有云之間平滑切換,及混合云部署

云平臺功能:

    工業互聯網平臺包括設備監/檢測系統、移動端設備監測診斷管理系統、云端的設備智能預警分析診斷系統以及智能維修決策管理系統,從設備監/檢測、預警、分析、診斷、檢維修、維修決策、設備耗材等覆蓋設備管理各個層次。
 


設備狀態監測系統:
    設備狀態監測系統是對工業常見的旋轉機械、往復機械、機泵、柴油機、燃氣輪機、風力發電機組、煙氣輪機、軸流風機、擠壓造粒機、汽輪機、電機、輥壓機等設備的振動、溫度、壓力、流量、電流、轉速、電壓等狀態量和工藝量進行的在線監測、離線檢測,以及針對不同監測對象專屬的報警及分析診斷等功能。

 

 


        
             
              



 

 
                        
  

 

移動設備監測診斷管理系統:

    基于IOS系統和Android系統的手機app,用戶可實時查看授權范圍內的設備狀態、頻譜數據、波形數據以及歷史數據及各項關鍵指標和參數,動態了解機組當前運行狀態和工況。當機組狀態出現報警時,app可實時推送報警信息,并提供專家診斷結論和檢維修建議,推送后續檢維修待辦事項提示。



 

云端的設備智能預警分析診斷系統:

    基于“邊緣層—IaaSPaaSSaaS”結構,以預警診斷技術、大數據分析以及人工智能為基礎,為運行設備提供的遠程管理、診斷、維護以及強大的系統內或異地專家進行診斷、維修決策支持以及服務的信息交流平臺。全面提升設備故障診斷、維修能力以及設備大修和現場開車的指導能力。
 



設備智能預警分析診斷功能
 

設備智能維修決策管理系統:
   
基于可靠性為中心的維修(RCM)原理構建的維修與安全保障信息化、智能化、專業化設備動態決策管理系統。對設備的檢維修、維修優化、耗材記錄以及剩余工作壽命等進行管理,在保證設備運行安全的前提下確定最小的維修任務需求,合理分配維修資源,實現設備長周期運轉。
 


運行、停機統計圖表


可靠性、可用率指標趨勢


維修任務優化


應用案例:設備智能運維云平臺