项目背景

某钢铁公司业务广泛，包括钢铁冶金、矿业和煤化工等领域。在公司的生产线中，存在大量的大型旋转设备，这些设备的正常运行对于保障公司的经济效益至关重要。

现状分析

目前，该企业的设备监测方式主要依靠人工检查，电压、电流监控等，设备的维护保养则主要采用“事后维修”的方法。

客户期望改善的问题如下：

电机的巡检维护成本高昂，而且无法完全控制；

电机故障的反馈不够及时；

无法准确识别电机处于亚健康的状态；

事后维护的方式存在较大的安全隐患。

解决方案

本次项目将利用远程监控技术，对循环水泵站和转炉泵站电机的运行状态进行实时监测。收集电机的振动、噪声和温度数据。利用CG智能数据边缘设备及其相关软件平台，构建一个设备运行状态远程实时监控系统。该系统将结合工业机理和人工智能算法，利用先进的人工智能分析技术，精准地监测电机的运行状态，及时发现潜在问题，并提供有效的维护建议，降低设备的故障率，提高生产效率。

效果反馈

通过布置“端-边-云-用”四位一体系统，实现了：

产线电机的远程监控服务，实时了解电机运行情况；

先进的故障预警和故障提示系统，实现了对电机故障的快速识别和响应；

采用预测性维护平台，旨在减少人工巡检工作量，提高电机运维管理的效率和水平。