项目背景

在这个项目中，核心主体是一家铝制品制造的大型企业。在它的生产流程中，蒸发车间占据着重要的地位。此车间每条生产线上都配备了一系列功能各异的泵和电机设备。这些设备是维持生产流程顺利进行的关键部件，对于铝制品的生产质量和效率具有决定性的影响。

现状分析

该铝制造企业目前使用温度和振动传感器来监测部分电机故障并发出报警。他们的设备维护策略主要是事后维修。这种方式不仅增加了维修或更换电机的成本，而且导致了较长的设备停机时间，严重影响了企业的正常生产。

解决方案

利用“测度空间”CG智能数据边缘系统，我们可以实时监测电机的振动、噪声和温度参数，从而精确掌握电机的运行状态。该系统凭借其独特的工业机理和AI融合算法，能够预测潜在的电机故障，并提前采取维护措施，有效避免了突发的设备停机问题。更重要的是，通过与互联网云平台的结合，“测度空间”CG智能数据边缘系统能够实现远程监控和管理，无论是在办公室还是在任何有网络连接的地方，都可以随时了解电机的运行状况。这不仅提高了维护的及时性，而且为企业节省了大量的人力和物力成本。

此外，该系统还支持数据的实时分析和历史追溯，帮助企业深入了解电机的性能退化趋势，为进一步的设备升级或改造提供有力的数据支撑。通过电机预测性维护整体解决方案，企业不仅能够确保生产的连续性和稳定性，还能大大提高生产效率。

效果反馈

通过布置“端-边-云-用”四位一体系统，实现了：

精确预测与预防性维护：通过实时收集和分析设备数据，我们能够提前预测可能出现的故障，从而采取相应的预防措施。

显著的成本效益：这一系统不仅降低了设备维护成本18-25%，提高了设备的综合效率>8%，而且通过适时的小修策略，避免了昂贵的大修需求，进一步节约了维修费用。

人力资源的优化：通过远程监控，我们减少了现场巡检的需求和相关的人力资源，简化了报告流程。这不仅提高了工作效率，而且节省了人力成本。

设备数据的集成与管理：我们为每一台设备建立了详细的数字档案，提供了全生命周期的健康数据。