项目背景

      某工厂在其生产线上使用光纤筛选机进行关键工艺操作，期望得到光纤筛选机预测性维护及工艺优化。

现状分析

智能筛选机作为线缆行业中的核心加工设备，因其精密的结构和严格的工作要求，对电机的振动、速度和温度控制有着极高的标准。

首先，考虑到其维护成本问题，由于需要频繁且精确地监测电机的振动、噪音和温度，这无疑增加了维护人员的工作负担，导致了人力资源的浪费，并相应地推高了维护成本。

其次，为了提高产品的良品率，企业迫切需要掌握设备运行状态的相关数据。然而，缺乏有效的数据来源使得工艺优化改进变得困难，导致产品的良品率难以提升。

再者，目前的设备运行状况不佳，不仅影响了产品品质，还导致了能源的浪费。设备在故障或亚健康状态下运行，不仅会降低良品率，还会增加不必要的能源消耗。

解决方案

通过引入“测度空间”CG智能数据边缘系统，我们能够实现从传统的事后维修模式向更为前瞻的事前预防模式的转变，进而显著提高制造效率。

为了达到这一目标，我们将在筛选机的电机上部署“测度空间”CG智能数据单元。这一单元具备对设备振动、噪音和温度状态数据的采集、解析及边缘智能分析功能。同时，借助云平台，我们可以实时显示设备的工作状态、传感器时频域信息以及设备维护提示。

该系统的应用，不仅为环保设备的状态监测、健康评估、异常预警、故障诊断以及维修决策提供了强有力的支持，而且通过实时数据反馈和分析，帮助企业更好地了解设备的性能状况，预测潜在的故障风险，并提前采取相应的维护措施。

效果反馈

通过布置“端-边-云-用”四位一体系统，实现了：

维护成本的降低幅度远超预期，达到了40%以上。这一成果得益于系统对电机振动、噪音和温度的实时监测与分析，以及对设备故障的精准预测。

产品良品率的提升显著。这得益于对设备运行状态数据的深入挖掘和智能分析。通过不断优化设备的工艺参数和运行状态，企业提高了产品的稳定性和一致性，从而大大提升了良品率。

节约能源消耗超过30%。这一成绩的取得得益于系统对设备运行状态的智能监控和优化管理。通过及时调整设备运行参数和模式，企业实现了能源的高效利用，同时减少了不必要的能源浪费。