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設備傳感器監測數據對接
安全生產標準化體系管理
智能AI助力安全管控
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危化企業智能管控
安全基礎管理
重大危險源安全管理
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機泵管理現狀
面臨非計劃停機、隱蔽故障難發現、維護成本浪費、決策缺乏依據等難題
設備突發故障,停機損失慘重
機泵異常導致生產線中斷, 單次故障平均損失超10 萬元,且非計劃停機難以預判。
人工巡檢低效,隱患難以及時發現
人工巡檢漏檢率高(超 30%), 對軸承磨損、葉輪失衡等隱蔽性故障識別滯后。
維護成本失控,過度檢修與漏修并存
傳統定期檢修導致成本浪費(超預算 20%), 或因漏修引發連鎖事故。
數據孤島嚴重,決策缺乏科學依據
分散的設備數據無法聯動分析, 難以形成系統性維護策略。
解決方案
通過智能預警和預測性維護實現顯著降本,讓設備管理更科學高效
采用振動傳感器 + AI 算法,實時捕捉 0.1mm 級細微異常,預警時間提前 72 小時。
建立設備健康度模型,自動生成紅/黃/藍預警, 聯動DCS系統觸發應急響應。
成本直降 30% 基于劣化趨勢預測維修周期, 減少非計劃停機 40%,降低維護成本 30%。
整合全生命周期數據,生成可視化健康報告,支撐維修策略優化。
功能模塊
數據采集與實時監控
設備信息管理
故障預測與診斷
報告生成與系統集成
負責設備數據的采集、存儲和實時監控,確保設備運行狀態的可視化展示;通過關鍵機泵群狀態在線監測等技術實現設備數據采集,包括易燃易爆有毒傳感器數據。
支持傳感器歷史數據查詢
可視化展示設備的總體健康狀態
可視化展示設備運行狀態數據
展示設備的健康度信息
技術亮點
邊緣計算實時分析,在設備端部署輕量化AI模型,實現毫秒級數據預處理與異常過濾, 僅上傳關鍵數據至云端, 降低帶寬占用50%以上。
管理設備全生命周期靜態信息,提供基礎數據的錄入、存儲和展示。實現關鍵機泵設備全生命周期信息錄入,包括設備名稱、設備類型、設備型號、設備健康度等
展示設備基礎數據
展示設備健康度信息
具備設備基礎數據管理能力
技術亮點
打造智能健康度量化模型,融合設備運行參數、維修頻次、環境腐蝕速率等因子,通過隨機森林算法動態計算健康度評分,誤差率<3%。
利用AI模型進行故障分析、預警和診斷,提供閉環處置支持,構建故障機理AI模型
對設備故障給予警示并生成處置措施;
支持設備智能診斷歷史數據查詢;
支持展示智能診斷結果、診斷依據等信息;
存在設備故障預警及閉環處置數據記錄;
存在設備故障數據分析,生成故障分析結果報告;
具備設備診斷分析數據,實現AI分析結果可視化展示。
技術亮點
閉環自愈決策引擎,基于強化學習(DQN)生成處置策略, 自動觸發備件調撥、維修工單派發等動作,形成“診斷-處置-驗證”閉環。
處理和輸出報告,并與外部系統聯動,實現數據共享和協同管理,支持生成設備監測報告
支持報告的預覽和下載
具備設備診斷報告數據
支持與智能巡檢、雙重預防機制系統聯動
支持故障分析結果報告的應用
技術亮點
智能報告生成(NLG技術),利用GPT-4架構自動生成多語言故障分析報告,支持語音指令修改內容(如“加入上季度對比數據”)。
客戶案例
軟件功能實用,安全防護精準到位
操作便捷,助力公司安全管理高效升級
安全管理軟件穩定性強,從未出現故障
數據加密出色,守護信息安全無懈可擊
軟件實時監控靈敏,隱患排查快速準確
定制化服務貼心,滿足特殊安全管理需求
界面簡潔易懂,員工上手快,提高安全管理效率
軟件更新及時,緊跟安全新趨勢,值得信賴
安全預警功能強大,有效預防事故
權限管理精細,保障系統安全與數據隱私
軟件兼容性佳,與現有系統無縫對接
報表生成功能實用,安全數據一目了然
客服響應迅速,解決問題專業高效
軟件助力安全規范執行,公司安全水平顯著提升
安全管理軟件智能化程度高,節省人力成本
流程設計合理,安全管理流程順暢,好用
軟件可擴展性強,適應企業發展變化,實用
培訓支持到位,讓我們快速掌握軟件使用
安全策略配置靈活,貼合不同業務場景
軟件在多終端運行流暢,隨時隨地監控安全
數據備份恢復功能完善,保障信息安全不丟失
安全管理軟件助力合規審計,輕松通過檢查
軟件對安全風險評估精準,提供科學決策依據
系統性能優化良好,運行速度快,不卡頓
軟件促進安全文化建設,員工安全意識增強
遠程安全管理功能實用,出差也能掌控全局
安全管理軟件資源占用低,不影響其他業務系統
對新安全法規適配快,確保企業合規運營
軟件在應急處理時作用大,降低事故損失
全方位安全管理覆蓋,為企業筑牢安全防線
河南固泰安全科技有限公司
河南固泰安全科技有限公司主要從事于雙重預防機制建設、雙重 預防體系、應急管理培訓、安全生產管理咨詢與培訓、安全隱患 排查與風險評估、安全管理軟件的研發,是集產、學、研于一體 的科技型企業?,F場工作經驗均在10年以上。
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機泵管理現狀
面臨非計劃停機、隱蔽故障難發現、維護成本浪費、決策缺乏依據等難題
設備突發故障,停機損失慘重
機泵異常導致生產線中斷, 單次故障平均損失超10 萬元,且非計劃停機難以預判。
人工巡檢低效,隱患難以及時發現
人工巡檢漏檢率高(超 30%), 對軸承磨損、葉輪失衡等隱蔽性故障識別滯后。
維護成本失控,過度檢修與漏修并存
傳統定期檢修導致成本浪費(超預算 20%), 或因漏修引發連鎖事故。
數據孤島嚴重,決策缺乏科學依據
分散的設備數據無法聯動分析, 難以形成系統性維護策略。
解決方案
通過智能預警和預測性維護實現顯著降本,讓設備管理更科學高效
智能預警
采用振動傳感器 + AI 算法,實時捕捉 0.1mm 級細微異常,預警時間提前 72 小時。
智控應急
建立設備健康度模型,自動生成紅/黃/藍預警, 聯動DCS系統觸發應急響應。
降本先知
成本直降 30% 基于劣化趨勢預測維修周期, 減少非計劃停機 40%,降低維護成本 30%。
全息維策
整合全生命周期數據, 生成可視化健康報告, 支撐維修策略優化。
數據采集
與實時監控
負責設備數據的采集、存儲和實時監控, 確保設備運行狀態的可視化展示; 通過關鍵機泵群狀態在線監測等技術實現設備數據采集,包括易燃易爆有毒傳感器數據
支持傳感器歷史數據查詢
可視化展示設備的總體健康狀態
可視化展示設備運行狀態數據
展示設備的健康度信息
技術亮點
邊緣計算實時分析, 在設備端部署輕量化AI模型, 實現毫秒級數據預處理與異常過濾,僅上傳關鍵數據至云端,降低帶寬占用50%以上。
設備信息
管理
管理設備全生命周期靜態信息,提供基礎數據的錄入、存儲和展示。實現關鍵機泵設備全生命周期信息錄入,包括設備名稱、設備類型、設備型號、設備健康度等
展示設備基礎數據
展示設備健康度信息
具備設備基礎數據管理能力
技術亮點
打造智能健康度量化模型,融合設備運行參數、維修頻次、環境腐蝕速率等因子,通過隨機森林算法動態計算健康度評分,誤差率<3%。
故障預測
與診斷
利用AI模型進行故障分析、預警和診斷,提供閉環處置支持,構建故障機理AI模型
對設備故障給予警示并生成處置措施;
支持設備智能診斷歷史數據查詢;
支持展示智能診斷結果、診斷依據等信息;
存在設備故障預警及閉環處置數據記錄;
存在設備故障數據分析,生成故障分析結果報告;
具備設備診斷分析數據,實現AI分析結果可視化展示。
技術亮點
閉環自愈決策引擎,基于強化學習(DQN)生成處置策略,自動觸發備件調撥、維修工單派發等動作,形成“診斷-處置-驗證”閉環。
報告生成
與系統集成
處理和輸出報告,并與外部系統聯動,實現數據共享和協同管理,支持生成設備監測報告
支持報告的預覽和下載
具備設備診斷報告數據
支持與智能巡檢、雙重預防機制系統聯動
支持故障分析結果報告的應用
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