【金猿产品展】K2Assets® PHM知识型APP加速器——助力装备企业服务化转型
昆仑数据产品
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——聚焦数据 · 改变商业
基于装备数据资源化管理和智能分析服务化支撑,赋能工业技术专家,加速工业技术知识的数字化验证和软件化部署,帮助装备制造企业快速启动服务化业务创新和规模化应用变现。
场景1 – 模型研发和知识沉淀
基于算子的非编程拖拽开发能力,帮助工业专家对行业知识进行快速的形式化建模。再利用K2Assets所管理海量数据和自动并行化机制,对所沉淀的知识进行量化学习和全工况验证,并将验证后的分析模型应用到设备实时运行控制中去。
场景2 – 远程诊断和健康评估
设备数据资源化管理能力,对设备运行过程中产生的各类数据进行远程接入,进行存储优化。利用存储的历史数据对设备运行状况进行定期评估,识别设备运行故障,自动生成分析报告,以指导现场运维人员的故障诊断和运维决策。
场景3 – 设备故障实时预警
实时数据接入和流数据分析能力,对设备运行产生的实时数据进行分析(通常部署在设备现场),对设备后续运行过程中可能产生的故障进行预警,并将告警结果实时推送到现场运维人员,用以辅助现场运维人员进行后续设备维护操作。
场景4 – 云端协同专家分析
云端协同能力,利用在设备现场部署的端侧模型运行容器,在指定事件发生时(如故障)对设备运行过程中产生的数据进行预处理分析,并将预处理结果发送到远端专家,由专家对预处理结果进行解读、研判,形成分析报告及操作建议,推送回现场,用以指导问题的理解和解决。
●设备数据明了易用
海量设备数据“孤岛式”零散存储在不同系统,且格式不一,客观要求使用复杂的IT技术对其进行有效管理、存储,但同时也增加了数据理解和使用的复杂性及不便,如何使其简单易用?
●知识软件化有章可循
大量工业知识沉淀在个人的脑子里,如何快速量化沉淀?经验都是一对一的传承,易流失,如何持续积累?知识和经验的积累时间周期长,如何快速验证迭代?
●本地与远程按需协同
工业知识部署应用环境复杂,如何能匹配工业企业实际生产环境和需求?如何支持工业知识的调试运行和迭代更新?如何确保分析应用运行的稳定可靠、简单易维护。
1.对设备资产建立数字化管理模型。建立数据及设备资产管理标准与规范,按照标准规范要求,通过平台建立设备资产数字化管理模型,将电站、机组、设备、模块、模型、特征、案例、测点、运行数据管理等全部建立数字模型,固化和标准化设备资产对象的定义、存储和管理。
2.自主研发工业大数据处理技术,解决多源、海量、高通数据接存管用问题。系统设计容量满足未来5年500台以上机组数据的接入,能够支撑100PB以上数据存储与管理规模,并且可以根据实际数据接入情况进行动态扩展。
服务了金风科技、陕鼓动力等行业领导企业,目前接入设备数3w左右。
对设备提供商来说:
1. “云+端”智能诊断云平台,推动企业服务数字化转型,为智慧电站、智慧电网提供创新性技术支撑能力,开拓后服务市场业务,打造新的可持续的后服务市场商业模式(例如支撑了昆仑数据某客户未来5年30%服务收入增长)。
2.通过服务的数字化,利用海量设备运行数据的汇集和分析模型的开发应用,为产品研发、制造提供高价值输入,提升产品质量和创新能力,引领装备升级。
3.专家知识得以积累和传承,工业模型被软件化,通过不断迭代和精化,为智能机组、智慧机组的发展奠定基础。
对设备使用方来说:
1.通过设备制造商与业主间数据、模型的流动,构建可持续改善的闭环管理,提升设备运行的健康管理能力、提高机组运维效率、降低设备整体运维成本。为减少非计划停机时间,机组运行维护由计划性检修向状态修转变提供有力支撑。
2.通过智能诊断系统帮助业主推行 “无人值班,少人值守”的运营模式,利用智能诊断手段和新技术促进人文关怀。
3.为现场处置人员从发现问题、定位问题到获得处置措施,提供端到端闭环解决方案,能够大大缩短问题研判时间、获得更多专业支持、提高问题处置效率和成效。