机器声纹在机械设备健康状态监测中的应用
为机器“预测性维护"哪些行业可以用到这项技术呢？
第一，针对大型设备运维检测，覆盖电力、水利、轨道交通、轻工业、汽车等工业行业。以电力行业为例，针对输电、变电、配电等环节，进行核心设备故障的诊断和预测性维护、线路巡检，同时还可以提供智能语音控制等。
第二，对空调、洗衣机、电机、发动机等工业产品进行“声音质检"，通过服务工业产品生产环节“最后一环"，高效把控工业产品质量。
在传统的工业场景中，要判断机器故障，常用的方法是通过人的耳朵去“听"——比如一位经验丰富的电力巡检师傅可以“听"到变压器发出的异常声响来判断它到底是过载运行、还是内部接触不良。
而通过人耳检测的缺点是显而易见的——人不可能24小时集中注意力去进行检测，有无经验对检测结果造成极大差别，此外，人耳难以捕抓瞬间发出的短促声音并进行定格分析，需听较长时间的声音才能确定问题所在。而对于具备A.I.能力的算法系统来说，这些问题都将迎刃而解。
工业互联网领域行业应用
火电设备预测性维护
电网设备预测性维护
风电机组预测性维护方案
水轮发电机组预测性维护
石油化学生产基地设备预测性维护
矿业设备预测性维护
矿业设备预测性维护：典型应用场景
水泥生产设备预测性维护
石化设备智能预测性维护
工厂通用设备预测性维护：可以监控哪些设备？
轨道交通预测性维护
军事装备预测性维护
基于机器声纹的预测性维护解决方案
基于机器声纹的预测性维护技术优势
基于机器声纹的预测性维护系统
基于机器声纹的预测性维护方案特色
• 低资源、非协作人工智能技术：更适合工业场景下有效样本量少，故障发生随机性强的特点
• 细微特征提取：更适合发现设备的早期故障，从而降低“大修"概率
• 多维信息融合建模：更适合大型设备、关键设备的整体性运维监测
• 专用硬件与通信协议：更适合个性化现场部署的要求，提高工业数据的安全性
• 专用云平台与数据通道：私有化部署，确保安全性、稳定性和连续性
基于机器声纹的预测性维护方案效益测算
• 经济效益：部分系统开发费用，少量的服务费用，实现所有设备全生命周期的智能运维，投资收益率高。
• 管理效益：减少故障停机损失、降低计划维修停机损失、减少人工巡检工作量，降低企业运营成本。
• 社会效益：促进企业提质增效，助力企业向“数字化"和“智能化"的转型升级，提高企业市场竞争力。
基于机器声纹的预测性维护方案：可以监测哪些设备？
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