Giải pháp quản lý ứng dụng IoT, phân tích dữ liệu theo thời gian thực và trí tuệ nhân tạo để dự đoán sớm nguy cơ gây hư hỏng từ thiết bị, từ đó xác định thời điểm bảo trì tối ưu trước khi sự cố xảy ra
Cấu trúc hệ thống
Hệ thống được xây dựng theo 5 lớp, đi từ thiết bị đến quyết định bảo trì thực tế, giúp nhà máy chuyển từ bảo trì bị động sang chủ động

1, Thiết bị và cảm biến

Các cảm biến liên tục thu thập dữ liệu và phản ảnh tình trạng sức khoẻ thực tế của thiết bị.
Thiết bị theo dõi: động cơ, bơm, quạt,...
Cảm biến sử dụng: nhiệt độ, dòng điện - điện áp, áp suất - lưu lượng.

2, Bộ điều khiển trung tâm - Iot Gateway

Dữ liệu từ cảm biến được đưa về bộ điều khiển trung tâm IoT Gatewat, nơi dữ liệu được tổng hợp, xử lý và lưu trữ theo thời gian thực
Thiết bị thu thập: IoT gateway.
Bộ chuyển đổi giao thức: Modbus, MQTT,...
=> Chức năng: tổng hợp dữ liệu thu được từ nhiều nguồn, lưu trữ dữ liệu khi mất mạng và đồng bộ dữ liệu về trung tâm.

3, CBM (Giám sát theo tình trạng)

Phát hiện sớm các bất thường dựa trên tình trạng của thiết bị
Giám sát theo ngưỡng
Phân tích xu hướng
Phát hiện bất thường

4, Pdm (Bảo trì dự đoán).

Hệ thống không chỉ phụ thuốc vào dữ liệu thu được từ hiện tại, Pdm sử dụng AI và dữ liệu lịch sử để dự đoán “sức khoẻ” trong tương lai của thiết bị.
Dự đoán tuổi thọ thiết bị

5, Quyết định và thực thi

Lớp cuối, là nơi biến phân tích và dự đoán thành những hành động thực tế
Đề xuất thời điểm bảo trì
Tự động tạo lệnh bào trì
Kết nối với phần mềm để quản lý nhân sự, vật tư
=> Đây là khâu quyết định đến giá trị, hiệu suất kinh tế giúp giảm dừng máy, giảm chi phí và tăng độ tin cậy