Турникетът на търговския център поддържа ли дистанционна диагностика на повреди?

一, Техническа архитектура: Създаване на "невронен център" за дистанционна диагностика
Основната част от системата за дистанционна диагностика на проблеми за ротационни турникети е създаването на три{0}}слойна архитектура „облак за крайно управление“. Това ще позволи управление на затворен-контур на наблюдение на-състоянието на оборудването в реално време, бърз трансфер на данни и интелигентен анализ и-вземане на решения.
1. Терминално ниво на възприемане: Събиране на данни по много начини
Съвременните въртящи се турникети могат да събират повече от 20 основни характеристики в реално време, като скорост на двигателя, температура на лагера, движение на шибъра и текущи колебания. Това е възможно благодарение на високо-прецизните сензорни мрежи. Например един тип турникет използва сензори за ускорение по три-оси за проследяване на движението. Тези сензори могат надеждно да улавят промени във вибрациите от 0,01 mm, което помага при прогнозиране на дефекти. Масивът от фотоелектрични сензори може да открие грешката в ъгъла на нулиране на шибъра и да изведе аларма, ако грешката е по-голяма от ± 2 градуса.

2. Мрежовият транспортен слой е безопасен и бърз начин за изпращане на данни.
За да сме сигурни, че данните се изпращат в реално време и надеждно, ние използваме широкообхватна мрежа с ниска мощност-LoRaWAN и комуникационни технологии с двоен-режим 5G. Търговски център показа, че използването на периферен изчислителен шлюз може да повиши съотношението на компресия на данните от сензора с 60% и че целият процес на събиране на данни и качването им в облака може да се извърши за по-малко от 200 милисекунди. Използването на криптирани методи за предаване гарантира, че сигурността на данните на устройството при предаване в обществена мрежа отговаря на нормите на финансово ниво.

3. Слой за анализ на облак: интелигентно място за вземане на решения и диагностициране на проблеми
Експертна система за диагностика на грешки, базирана на AI-, може точно да идентифицира 98,7% от типовете проблеми чрез изграждане на база от знания с повече от 100 000 примера за грешки. Системата използва конволюционна невронна мрежа (CNN), за да разгледа спектъра на вибрациите. Това му позволява да оцени как лагерите ще се износят 3 до 7 дни предварително. След поставянето на системата в определена верига молове, процентът на повреда на оборудването намаля с 62%, а времето, необходимо за коригиране на нещата, беше съкратено до 8 минути.

2, Индустриална практика: Често използвани за дистанционна диагностика
1. Превантивна поддръжка: преминаване от „пасивен ремонт“ към „активна профилактика“
Платформата за интелигентна работа и поддръжка, използвана в -търговски център от висок клас в Шанхай, разгледа големите данни от порталите и забеляза, че температурата на мотора на порт 3 продължава да надвишава 65 градуса през най-натовареното време на деня, от 14:00 до 15:00 часа. Системата автоматично прави работни поръчки за поддръжка и персоналът по поддръжката заменя охлаждащия вентилатор преди време, за да минимизира възможна катастрофа при прекъсване на оборудването. Средното време между отказите (MTBF) на оборудването се увеличава от 8000 часа на 12000 часа в този режим.

2. Отдалечено отстраняване на грешки: Получаване на техническа помощ отвсякъде
Платформа за дистанционна диагностика беше използвана за оптимизиране на параметрите по време на надграждането на системата за портали в търговски център в Пекин. Инженерът промени настройките за нулиране на скоростта на гейт пръта в офиса на централата и наблюдаваше как гейт машината работи в реално време от търговски център на 20 километра. Това намали времето, необходимо за отстраняване на грешки, от обичайните 4 часа на 45 минути. Тази стратегия намалява разходите за единична поддръжка със 70%.

3. Реакция при извънредни ситуации: Създаване на подход на "минутно ниво" за справяне с грешки
Системата за контрол на портала на търговски център в Шенжен внезапно се повреди, блокирайки платното за достъп. Професионалистът определи местоположението на повредата за 10 минути с помощта на системата за дистанционна диагностика. Той откри, че виновна е защитата от пренапрежение на силовия модул. След като казах на хората на място как да нулират захранващия модул, системата започна да работи отново веднага. Този път реагирането при спешни случаи е с 90% по-ефективно от обикновено, когато разследването на-на място отнема повече от два часа.

3, Бизнес стойност: Дистанционната диагностика променя начина, по който предприятията оперират и поддържат своите системи.
1. Да направим операциите по-ефективни: вземане на решения въз основа на данни
Статистиката на определена верига търговски центрове показва, че когато са поставили система за дистанционна диагностика, средното време за ремонт (MTTR) на турникетите е намаляло от 2,3 часа на 0,4 часа, а броят на пътниците, които са загубили пари поради повреда на турникета, е намалял с 43%. Чрез разглеждане на минали данни за неизправности и подобряване на планирането за това как да се организира оборудването, броят на хората, които могат да използват услуга с един изход, може да се увеличи с 25%.

2. Оптимизиране на структурата на разходите: промяна от „труд{1}}интензивна“ към „технологично-насочена“.
За традиционна експлоатация и поддръжка е необходим отделен екип за поддръжка, а разходите за труд съставляват 18% от цялата цена на оборудването. Методът за дистанционна диагностика е намалил броя на хората, които работят в един търговски център, от 5 на 2. Това спестява на мола над 600 000 юана годишно от разходи за труд. Използването на стратегия за превантивна поддръжка ускори оборота на резервни части с 40% и намали капиталовите разходи с 2 милиона юана.

3. Подобрено клиентско изживяване: трудно забележими услуги за експлоатация и поддръжка
Конкретен интелигентен мол е постигнал работа и поддръжка с „нулев престой“ чрез система за дистанционна диагностика: автоматичната самопроверка на устройството се извършва по време на периода на ниска долина през нощта и се дава приоритет на осигуряването на производителност по време на периода на пиков поток от пътници през деня. Проучванията на клиентите показват, че удовлетвореността от времето, прекарано в чакане на портата, се е повишила от 78 точки на 92 точки, докато оплакванията за проблеми с оборудването са намалели с 87%.