工业设备故障诊断

基于人工智能技术,对海量设备检修报告以及设备运行参数的持续学习,总结故障诊断知识,并根据现场反馈信息,秒级推送故障诊断推荐案例报告,协助检修人员提升工作效率,缩短检修作业时间。

典型场景

  • 故障诊断

    设备检修人员向系统反馈现场设备检测状况以及设备运行信息,系统快速反馈设备故障及故障引起原因的相关诊断推荐报告。

  • 案例推荐

    基于系统反馈的设备故障及故障引起原因,向检修人员辅助推荐设备检修方案,以及同类故障的历史检修案例报告做参考。

方案架构

方案简介

基于ET工业大脑,通过对海量设备检修报告以及设备运行参数中各类异常运行状态的挖掘学习,归类总结设备故障诊断知识,构建以<设备,故障,方案>为关联核心的设备故障诊断知识图谱,协助检修人员提升工作效率,缩短检修作业时间。

方案优势

  • 经验持续传承

    基于AI智能技术持续抽取并学习工人师傅的检修经验和设备运行状态,有效提升检修经验知识的持续传承能力

  • 更加智能化

    模拟人的思考推理方式和问答形式,使设备诊断交互更“拟人”,更智能