基于神经网络的家电设备预测性维保模式研究
继数字化后,智能化成为制造的下一个目标.而智能化的基础是数据,包括数据采集、数据分析和数据建模及可视,但鉴于目前家电行业设备的水平参差不齐,如新购设备已经具备相应智能化的基础,而老设备必须改造才能弥补差异.家电行业设备智能化最大的难题是价值点不清晰和应用大数据后设备维保、管理的模式能否适宜,本文将重点从数据采集、数据处理、数据分析、数据建模和数据可视等步骤进行分析;区别事后维修、计划维保、预防性维保和预测性维保模式来分析大数据在设备智能化的应用.设备大数据维保模式是在自动化、信息化融合的基础上，通过对数据的分析、挖掘和可视化的应用，实现了从自动化到数字化再到智能化的升级。基于目前设备、人员、管理水平，四种维保模式混合使用，根据设备ABC 等级进行分级应用，但设备大数据维保模式是智能制造发展的趋势，也是互联工厂发展的基础。既能提高设备寿命，又能提高生产效率、节约维修成本，核心价值是实现智能管理模式。
家用电器 预测性维保模式 神经网络 大数据
张仲敏 孙明 王强
青岛第五十八中,266100 青岛海尔工业智能研究院,266100
国内会议
宁波
中文
1025-1031
2016-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）