1、工程項目大背景

某電子零件金屬材料股份有限公司，原有主要就電子零件設備為智能化制造電子零件設備（石墨爐、濶瀨、沖洗電子零件設備、AGV、余因子機、阻斷機、磨導機等），遠距電子零件設備（萬薩縣、冷卻水、電氣、逆變器、運輸電子零件設備等），四期電子零件設備約700臺，四期一共約3000臺以內。民營企業期望在不更改原有電子零件設備的大前提下，提升制造線關鍵電子零件設備的保護服務水平，具體內容市場需求如下表所示：

l 同時實現制造線關鍵電子零件設備的遠距網絡管理組織工作管理組織工作，動態介紹電子零件設備運轉情形；

l 動態監控、歷史記錄電子零件設備的阻尼、環境溫度、噪音統計數據；

l 同時實現制造線電子零件設備的機械故障預警系統、機械故障提示信息；

l 透過全面性保護網絡平臺增加育苗縣丞組織工作效率，提升電子零件設備網絡管理組織工作服務水平。

2、 現況預測

經先期考察，該制造線主要包括石墨爐、濶瀨、沖洗電子零件設備、余因子機、萬薩縣、冷卻水、電氣等電子零件設備，現階段的電子零件設備監控方式主要就是現代的育苗縣丞商業模式，電子零件設備報修組織工作主要就選用事前修理、預防措施保護的形式，存有下列難題：

l 電子零件設備縣丞保護成本低；

l 電子零件設備機械故障意見反饋時效性差；

l 難以辨識電子零件設備脫發狀況；

l 事前保護形式安全隱患大；

3、組織工作方案

此次工程項目四期應用領域情景以制造線的傳動裝置的全面性保護作為試點組織工作，三期將同時實現廠房制造及遠距電子零件設備的全面性保護。

全面性保護方案四期：

以同時實現傳動裝置電子零件設備全面性保護為主，以增加因電氣機械故障造成電子零件設備非計劃停機損失為四期目標。采取統籌規范，分布實施的原則逐步開展旋轉電子零件設備全面性保護。易拉罐生制造線智能化檢測電子零件設備

全面性保護方案三期：

以占星者5G邊緣計算器為核心硬件，現場電子零件設備不同運轉工況下的表征統計數據（阻尼、噪音、環境溫度），透過預處理模塊，提取電子零件設備阻尼、噪音、環境溫度的各種機械特征值，透過將動態運轉狀況下的各種機械特征值，與統計數據庫服務器中存儲的各運轉工況下的歷史特征值進行比對，利用訓練好的機器學習算法模型，辨識出制造電子零件設備的動態運轉狀況（正常還是異常），進而評估預測出各電子零件設備的可能機械故障類型、健康度評估指標，動態展示于前端應用領域UI界面。

以占星者5G邊緣計算器為核心同時實現電子零件設備運轉狀況統計數據的動態監控，采集電子零件設備機械故障前、機械故障中、機械故障后的狀況統計數據，建立電子零件設備狀況統計數據與電子零件設備機械故障現象的數學邏輯關系，搭建電子零件設備機械故障預測模型庫，同時實現電子零件設備的機械故障原因智能預測與修理決策。

4、預警系統效果

4.1智能診斷，增加電子零件設備機械故障損失

計劃外停機增加＞50%，降低 20-50％保護時間，將電子零件設備正常運轉時間延長 10~20％，降低由電子零件設備的機械故障或突發機械故障所帶來的難以估算的安全安全隱患。

4.2降低電子零件設備保護成本，提升效益

電子零件設備保護成本降低 18~25％，電子零件設備綜合效率提升