因联科技利用工业互联网，物联网、边缘计算、人工智能、大数据、云计算等先进技术，进行设备智能化健康管理，设备运行多元化数据采集，设备数据管理，建立设备数字化模型，通过封装设备机理模型+算法模型，实现设备智能健康管理、设备故障预测及全生命周期的闭环管理，逐步将事后维修、过程维修提升至预测性维修，助推水泥企业实现降本增效。当前水泥企业对产线上的一些关键设备，例如立磨、风机、回转窑、提升机等，缺乏有效的故障监测手段，设备故障无法提前预警，出现故障时不能准确定位，从而导致维修时间过长、备件采购不及时等问题，给生产带来很大压力。
设备管理难度大
高度依赖设备稳定持续运行，设备种类多
结构复杂，管理难度大
安全无法保障
设备管理不善、叶片损坏、轴承磨损失灵
机械故障极易引发安全事故
设备运维成本高
欠维修、过维修都会导致设备不同程度损伤
大量备品配件囤积，占用企业资金
经济损失大
工业设备价值大，维护成本高，寿命周期有限
一旦发生故障造成非计划停机，则造成严重经济损失
高度依赖专家经验
设备运维依靠经验丰富的专家
无法精准传承和精准预测设备运维故障
数据价值无法最大化发挥
海量工业设备运行数据无法充分挖掘
设备劣化趋势无法预测，无法对设备进行视情维护
设备预测性维护
有效避免生料磨、斗提、回转窑、煤磨、斜拉链、辊压机、水泥磨等大型水泥设备发生非计划停产，提前发现早期故障，保证连续生产。提升设备维修效率
准确定位立磨高速轴、辊压机行星齿轮、回转窑小齿轮、风机轴承、斗提联轴器等部件的故障，避免过维修和欠维修，提升30%维修效率。降低巡检人力成本
使用该方案可有效解决人工巡检工作效率低、频次和时长不足等问题，降低巡检强度，为水泥企业减少50%以上的日常巡检维护时间。合理配置零部件库存
通过该方案实现设备寿命预判，为水泥企业备品备件采购计划提供数据依据，延长备件更换周期，降低10%备品备件库存，减少备件资金投入。杜绝现场安全事故
通过将设备数据与因联的预测模块和分析工具相结合，实现机组状态全方位预判，有效避免因水泥生产恶劣工况及或设备故障造成的伤亡事故。专家经验数字模型化
专家知识+机理模型，有利于将之前无法准确传承的设备运维知识和经验进行数字化，形成可复制、可封装的设备数字模型、故障特征案例模型。
为水泥企业提供一站式云端及私有化解决方案，帮助企业快速、低成本部署业务，利用高弹性、高可靠、高并发、安全防护的特点，提供一屏三端服务支撑，通过物联网、大数据分析和AI算法服务，助力水泥企业实现降本增效
-更低成本部署
无线部署方式的主要应用，投入成本更低-更高可靠通讯
自组织网格型无线协议，保证至少2条有效路径-更低门槛应用
智能预警和智能诊断模型应用，使用门槛更低
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