Оборудование для разделения воздуха
В условиях быстрого развития современной сталелитейной промышленности оборудование для производства кислорода в сталелитейной промышленности, как одно из ключевых производственных устройств, напрямую влияет на производительность и безопасность всей производственной линии благодаря стабильности работы и эффективности эксплуатации. Традиционное оборудование для производства кислорода часто требует ручной проверки и оценки на основе опыта во время работы, что приводит к таким проблемам, как задержка реакции и высокий процент ошибок. В последние годы, благодаря глубокой интеграции промышленной автоматизации и технологий Интернета вещей (IoT), интеллектуальное оборудование для производства кислорода в сталелитейной промышленности постепенно реализовало функции автоматической сигнализации о неисправностях, значительно повысив уровень интеллектуального управления оборудованием.
Основой автоматической системы оповещения о неисправностях является сбор данных и интеллектуальный анализ.
На практике экономические выгоды от автоматических систем оповещения о неисправностях чрезвычайно значительны. На примере крупного сталелитейного предприятия после внедрения интеллектуальной системы оповещения время незапланированных простоев оборудования сократилось на 68%, что позволило сэкономить в среднем более 3,2 млн юаней на затратах на техническое обслуживание в год. Поскольку система может заблаговременно обнаруживать потенциальные проблемы, такие как износ подшипников компрессора, старение молекулярных сит и утечки клапанов, компания может внедрять ?прогнозируемое техническое обслуживание? вместо ?пассивного технического обслуживания?, избегая остановок производства, вызванных внезапными отказами.
В то же время, информация об авариях интегрируется с системой управления производством, автоматически генерируя заказы на техническое обслуживание и назначая задачи, что повышает прозрачность управления и эффективность сотрудничества. Что еще важнее, огромный объем оперативных данных, накопленных системой, может быть использован для оптимизации параметров процесса, дальнейшего раскрытия потенциала оборудования и достижения экологически чистого и низкоуглеродного производства.