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機器聲紋在機械設備健康狀態監測中的應用
為機器“預測性維護"哪些行業可以用到這項技術呢？
第一，針對大型設備運維檢測，覆蓋電力、水利、軌道交通、輕工業、汽車等工業行業。以電力行業為例，針對輸電、變電、配電等環節，進行核心設備故障的診斷和預測性維護、線路巡檢，同時還可以提供智能語音控制等。
第二，對空調、洗衣機、電機、發動機等工業產品進行“聲音質檢"，通過服務工業產品生產環節“最后一環"，高效把控工業產品質量。
在傳統的工業場景中，要判斷機器故障，常用的方法是通過人的耳朵去“聽"——比如一位經驗豐富的電力巡檢師傅可以“聽"到變壓器發出的異常聲響來判斷它到底是過載運行、還是內部接觸不良。
而通過人耳檢測的缺點是顯而易見的——人不可能24小時集中注意力去進行檢測，有無經驗對檢測結果造成極大差別，此外，人耳難以捕抓瞬間發出的短促聲音并進行定格分析，需聽較長時間的聲音才能確定問題所在。而對于具備A.I.能力的算法系統來說，這些問題都將迎刃而解。
工業互聯網領域行業應用
火電設備預測性維護
電網設備預測性維護
風電機組預測性維護方案
水輪發電機組預測性維護
石油化學生產基地設備預測性維護
礦業設備預測性維護
礦業設備預測性維護：典型應用場景
水泥生產設備預測性維護
石化設備智能預測性維護
工廠通用設備預測性維護：可以監控哪些設備？
軌道交通預測性維護
軍事裝備預測性維護
基于機器聲紋的預測性維護解決方案
基于機器聲紋的預測性維護技術優勢
基于機器聲紋的預測性維護系統
基于機器聲紋的預測性維護方案特色
• 低資源、非協作人工智能技術：更適合工業場景下有效樣本量少，故障發生隨機性強的特點
• 細微特征提取：更適合發現設備的早期故障，從而降低“大修"概率
• 多維信息融合建模：更適合大型設備、關鍵設備的整體性運維監測
• 專用硬件與通信協議：更適合個性化現場部署的要求，提高工業數據的安全性
• 專用云平臺與數據通道：私有化部署，確保安全性、穩定性和連續性
基于機器聲紋的預測性維護方案效益測算
• 經濟效益：部分系統開發費用，少量的服務費用，實現所有設備全生命周期的智能運維，投資收益率高。
• 管理效益：減少故障停機損失、降低計劃維修停機損失、減少人工巡檢工作量，降低企業運營成本。
• 社會效益：促進企業提質增效，助力企業向“數字化"和“智能化"的轉型升級，提高企業市場競爭力。
基于機器聲紋的預測性維護方案：可以監測哪些設備？
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