案例分享 | KMPHM在线监测系统:为某超纤皮工厂产线设备提供智能预警,防患于未然!

超细纤维合成革(简称“超纤皮”)被誉为人造革行业的“第三代产品”,其弹性好、强度高、环保性突出,在鞋服箱包、汽车内饰、家居装饰等领域应用广泛。

超纤皮的生产工艺链条长、环节多。从海岛短纤维到高密水刺无纺布,再到湿法含浸PU树脂、甲苯减量抽出、烘干拉幅、上油柔软、揉皮、干法PU贴面等一系列工序。在这条精密的生产线上,风机负责熔炼炉供氧、干燥烘箱热风循环、涂布线废气排送等关键工艺保障,小电机则驱动着从搅拌、输送、涂覆到裁切、卷绕的每一个环节。任何一台设备的异常,都可能引发连锁反应,导致整批次产品报废或订单延误。

超纤皮制造工厂风机与小电机在线监测案例

在超纤皮制造领域,风机与电机是贯穿整条生产线的“隐形动脉”。看似不起眼的它们,一旦“生病”,轻则拉低产品质量,重则让整条产线陷入瘫痪。“每次听到设备发出异常声响,心里就咯噔一下——停机排查,产线空转;继续运行,风险更大。”该厂设备管理人员的一句话,道出了长期以来的运维困境。

以往的设备运维主要依赖人工定期点检,这种模式存在显著的滞后性。一方面,风机和电机在高温、高湿、多粉尘的车间环境中长期连续运转,轴承磨损、转子失衡、润滑不良等早期故障征兆难以及时发现;另一方面,传统振动分析依赖离线仪器,无法实时掌握设备的动态变化,往往等到故障已经发展到一定程度、出现明显异响或温升时,才被“惊动”进入维修流程。

浙江某超纤皮生产厂家深谙此道,选择与KM公司携手,为其部署了一套覆盖广泛、精准高效的在线监测系统,从源头守护超纤皮生产的连续性与品质稳定。

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这套机制改变了以往“坏了再修”的传统模式,转向在故障发生之前主动干预,真正实现了从“被动响应”到“主动预防”的根本性转变,为设备精度的长期稳定和生产线的不间断运行提供了坚实保障。

KMPHM现场无线部署方案

KM工程师在接到项目需求后迅速进驻现场,针对现场生产设备的分布特点,KMPHM技术团队制定了精准的监测策略——安装12个在线振动监测试点。

本次部署的核心硬件包括:

  • 24个高精度振动传感器:分别安装于风机和小电机的关键测点(驱动端轴承、非驱动端轴承),实时采集设备的振动加速度、速度、温度及包络值等关键特征参数。
  • 2台无线网关:作为数据传输的“中枢神经”,分布在产线各区域,负责将传感器采集的数据稳定、高效地传输至云端智能分析平台,构建起一张覆盖整条产线的无线感知网络。

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安装过程的核心优势:

KM工程师严格遵循标准化作业流程,对传感器底座进行精密打磨和表面处理,采用磁吸与胶粘相结合的方式牢固固定,确保信号采集的稳定性与一致性。

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系统支持设备各维度信息集中展示功能,展示信息包含:设备名称、设备形貌图、测点信息状态、振动参数以及状态、工况参数、静态参数、运行统计信息、设备告警信息、诊断结论以及设备大事记等。其中,智能诊断结论依赖设备模型自学习型算法,分析采集数据,自动生成诊断结论。

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系统以图谱形式呈现设备数据信息,诊断工程师基于各种图谱进行设备故障诊断,图谱类型包括:波形图、频谱图、趋势图、多趋势图、瀑布图、三维谱图等,并提供各种操作工具,便于谱图的使用,同时还提供AI分析功能,方便用户更快速定位设备故障。

系统可以实现设备级告警和测点级告警查看,可通过时间,告警等级、告警状态等多个条件对历史告警进行筛选,同时可以查看处理信息。1-3 

KMPHM在线监测系统的优势

全天候不间断智能守护

数据采集全程自动化,无需人员到场巡检,彻底消除了传统人工点检因排班间隔而产生的监控盲区,做到了真正意义上的7×24小时连续守护。

 

故障萌芽期的精准捕捉与预警

KMPHM在线监测系统能在故障初发阶段——如风机轴承的早期磨损、转子动平衡偏离、叶轮松动、小电机定子绝缘性能下降等——及时触发分级报警,提醒运维团队提前处置,将隐患消灭在萌芽状态,有效杜绝突发性非计划停机。

 

用数据说话,实现精准维修

登录系统后台,设备管理人员可远程查看频谱图、包络谱及趋势曲线,准确判定故障类型与严重程度,使维修工作从“换件试错、反复折腾”的被动模式,升级为“对症下药、一击即中”的精准干预。

 

保障产线稳定运行,降低全周期成本

在线监测系统显著降低了因设备突发故障造成的产线中断风险,避免了批次产品报废与订单延期。同时,备件更换和紧急维修支出大幅下降,设备整体使用寿命得到有效延长。

 

在超纤皮市场竞争日趋激烈的今天,产能稳定与品质可控是企业立于不败之地的基石。KM通过先进的无线传感技术、智能诊断算法与专业故障诊断服务,为浙江这家超纤皮生产厂的关键风机与电机构筑了一道坚不可摧的“智能防护网”。

本次合作不仅是一次技术升级,更是超纤皮制造企业从“经验驱动”走向“数据驱动”的生动缩影。KM将继续以深耕十余年的技术积淀,助力更多制造企业告别“盲人摸象”式的设备管理,迈向“心中有数、可控可防”的智能运维新时代。

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