| 創科願望 |
海水泵自動故障檢測系統
(編號: W-0540) |
| 已配對創科方案 |
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| 試驗項目 |
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| 摘要及挑戰 |
- 在製冷系統中的海水泵因為直接接觸海水，老化和損耗比其他水泵更嚴重。而且海水泵房通常位於地下較深處，損壞時可能引發較嚴重後果如淹沒機房等情況。
- 但目前的監控系統只能在問題已經存在一段時間後才提供警報。即使是一些更先進的故障檢測系統，仍然無法準確定位故障部件或量化故障的嚴重性和緊急性。
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| 預期成果 |
- 精確預測部件狀況及資料驅動的決策支援：利用多來源資料（感測器資料、運行歷史、維護記錄）和人工智慧模型，精確預測海水泵部件的狀況，包括磨損、老化和潛在故障點。使用物理引導機器學習、或者多模態和注意力機制等技術來提高準確性，並提供維護和更換計劃的建議。
- 量化故障嚴重性和緊急性：將故障分類以量化其嚴重性和緊急性。利用異常檢測演算法，根據歷史和即時資料動態評估故障風險，幫助維護人員制定優先順序維護計劃。
- 早期預警機制：開發基於時間序列分析和預測模型的早期預警系統，在問題剛出現時即發出警報，避免問題惡化。通過自動化系統即時監控和檢測資料流程，及時識別和報告異常情況。
- 簡易安裝及不影響系統運作：設計便於安裝的感測器和監控設備，確保安裝過程簡便且不影響海水泵的正常運作。開發無線感測器網路，減少佈線需求，提升系統的靈活性和可擴展性。
- 快速應用：利用遷移學習和少樣本學習技術，降低對大量故障資料的需求，使系統快速應用到目標海水泵。開發自我調整模型，根據不同海水泵的特性和運行環境進行優化，提高模型的泛化能力。
- 視覺化及報告生成：開發視覺化儀錶板，提供直觀的資料展示和分析結果，幫助維護人員快速理解和評估系統狀況。自動生成維護報告。
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| 預計試驗期限 |
12個月
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| 聯絡資料 |
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| 創建日期 |
2024-07-26
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| 截止日期 |
2024-08-02
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| 提議創科方案 |
提交方案
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