| 創科方案 |
空氣處理機組 (AHU) 預測性維護的人工智慧 (AI) 模型
(編號: S-1630) |
| 試驗項目 |
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| 方案特點 |
- 異常檢測：人工智慧模型應能夠識別 AHU 運行中的異常情況，例如振動、溫度、濕度、氣流和壓力。
- 故障預測：人工智慧模型可以預測 AHU 中的潛在故障，例如風扇故障、傳輸系統問題或感測器故障。
- 效能優化：根據歷史數據和當前條件,提供調整風扇速度、更換空氣過濾器或優化設定點的建議。
- 即時監控與警報：對AHU運行進行即時監控，及時辨識偏離正常行為。即時警報通知相關人員，快速回應和介入。
- 數據分析與報告：深入數據分析，了解 AHU 系統的效能趨勢和模式。為維護團隊和管理層提供準確的預測和建議。
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| 試驗應用及預期成果 |
- 減少停機時間和意外故障：及早發現潛在問題和故障。 透過主動解決問題，減少停機時間並防止系統意外中斷。
- 延長設備壽命：主動維護有助於延長 AHU 的使用壽命。定期監控和及時介入可以減少磨損，延長其整體使用壽命。
- 提高能源效率：根據AI模式調整風扇速度、空氣過濾器和設定點參數，系統有效率運行，節省能源降低營運成本。
- 節省維護成本：進行有計劃和有針對性的干預，避免緊急維修並減少昂貴的更換需求。實現顯著的成本節省。
- 增強營運規劃： AHU 性能的全面報告。維護團隊更有效地規劃維護活動，並就設備升級或更換做出明智的決策。
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| 附加方案資料 |
AI-AHUs.pptx
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| 方案提供者資料 |
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