AISPHM

先进的振动分析解决方案赋能预测维护与健康管理

对比

预测健康，预防问题

华硕 IoT AISPHM 是预测性维护和健康管理的革新解决方案。AISPHM 专为检测旋转设备的早期问题而设计，利用实时人工智能和先进的振动分析技术，确保在苛刻的工厂环境中具有出色的可靠性和性能，提供即时、直观的警报和灵活架构的适应性，可在本地或云端，优化运行效率。

这种创新方法使各行业能够预测并迅速解决问题，减少停机时间并保持不间断的生产流程。 AISPHM 因保持工业设备的健康和寿命、不断进步并提供最终的安心而脱颖而出。

迈向卓越运营之路

将 ISO-10816-3 与 FFT 频谱AI建模相结合

为每台设备建立专用的人工智能模型，持续监控其运行状态。任何与原始人工智能模型的偏差都会被记录为异常事件。

基于Web的私有云和公共云架构

完全容器化的架构增强跨多个平台（包括 PC、智能手机和平板电脑）的部署灵活性。

高效经济的基于 CPU 建模和推理

Intel i5/i7 机器可支持多达120个传感器的数据处理，无需额外的GPU资源。

支持EdgeX开源框架

对于不同的工业应用，可以开发模块以实现数据重用，而无需进行大量的代码重构。

基于生产线、机组、机器和传感器测量点，管理人员可以快速掌握振动历史数据和传感器连接状态、事件通知，并根据异常类型执行高级检查或润滑测试。

华硕 IoT 为支持有线和无线传感器的多功能框架提供必要的硬件、软件和算法。特别是，ASUS IoT PE100A 为 12 个有线传感器提供无缝连接，而 PHM 可同时处理数百个传感器的数据建模和异常检测。

应用场景

为关键机械设备创建振动数据记录

通过分析振动数据，AISPHM 便于管理人员对重要机械进行趋势分析。这种积极主动的方法有助于及早发现问题，确保及时干预并延长机器的使用寿命。

评估旋转设备维修的有效性

AISPHM 善于比较电机维修前后的数据，查明差异，让用户能够衡量维修有效性并发现潜在的维护问题。

AI增强无损监测异常共振和温度

AISPHM 利用人工智能分析数据进行非破坏性异常检测，特别是识别异常共振和温度模式，确保设备完整性，而无需进行侵入性检查。