项目背景

       某大型企业的生产线轴承监测与预测维护

  现状分析

       轴承在机械设备中几乎无处不在，轴承的运行的稳定性直接影响到机械设备的性能和安全性。轴承的故障信息往往被载荷引起的响应信号覆盖，无法通过简单的检测准确判断，传统方式通常需要具备专业知识与经验的工程师通过人工数据分析进行轴承故障分析。然而此种方式效率较为低下，在大型生产线中无法覆盖全部监测点位。一旦轴承出现故障，不仅会造成生产线的停工，还会增加维修成本和影响产品质量。

  解决方案

       针对以上痛点，我们引入了一套基于机器学习和边缘计算的轴承预测维护系统。通过部署CG9000智能数据边缘系统，利用安装在生产线上的传感器，对轴承的运转状态实时监测，并将数据传输到边缘计算器进行分析。利用机器学习算法对历史数据进行分析和学习，实现对轴承运转状态的预测和维护。当预测到潜在故障时，系统会提前预警，并给出相应的维护建议，避免设备突然停机造成的损失。同时，该系统还可以优化轴承的生产过程，提高生产效率和产品质量。

  效果反馈

       通过布置“端-边-云-用”四位一体系统，实现了：

通过实时监测和预测维护，减少了人工巡检的频率和误差，提高了生产效率。

及时发现并处理潜在故障，降低了维修成本和停工时间。

通过预测维护提前预警轴承运转状态，减少设备损坏维修时长，降低季度成本。

优化了轴承的生产过程，提高了产品质量和竞争力。