Mät rätt signaler
Välj vibration, temperatur och tillgängliga driftsignaler för maskinen. Definiera monterings-, provtagnings- och effekt- eller anslutningskrav före installation.
MASKINENS TILLSTÅNDSÖVERVAKNING
Ta med vibrations-, temperatur- och driftsdata till en användbar bild av din utrustning. Alvexis kombinerar avkänning, kantbearbetning och integration för att hjälpa ditt team att undersöka förändrat maskinbeteende.

Den första frågan är vad ditt team behöver lära sig: om en vibrationstrend förändras, om driftsförhållanden förklarar en varning eller vilken maskin som behöver inspekteras. Vi definierar en pilotprojekt kring det beslutet, tillgänglig åtkomst och representativa driftsdata.
Välj vibration, temperatur och tillgängliga driftsignaler för maskinen. Definiera monterings-, provtagnings- och effekt- eller anslutningskrav före installation.
Fånga tidsstämplade mätningar och jämför beteende under kända driftsförhållanden. Använd lokal bearbetning och loggning där anslutningsmöjligheterna är begränsade eller rådata är för stor för att överföras kontinuerligt.
Presentera trender och överenskomna varningar till underhållsteamet eller ett befintligt system. Registrera driftssammanhang och teknikerfeedback så att fynden kan undersökas.
Projektets omfattning
Tillståndsövervakning identifierar förändringar i uppmätt beteende. Att förutsäga ett visst fel eller återstående livslängd kräver lämplig felhistorik och validering; en ny sensor-installation ensam etablerar inte den förmågan.
Börja med en motor, pump, fläkt eller annan roterande tillgång och en specifik underhållsfråga.
Fånga normal driftvariation med maskintillstånd, belastning eller hastighetsinformation som är tillgänglig.
Granska trender och varningar mot kända händelser och teknikerobservationer. Justera tillvägagångssättet där bevisen stödjer det.
Granska datakvalitet, varningsanvändbarhet, installationsansträngning och integrationsbehov innan du utökar täckningen.
Nej. Tillståndsövervakning spårar mätningar och förändringar över tid. prediktivt underhåll använder bevis och validerade modeller för att stödja en underhållsprognos. Vi börjar med tillförlitliga mätningar och gör endast prediktiva påståenden som tillgänglig data kan stödja.
En pilotprojekt kan designas kring befintlig utrustning där säker åtkomst, lämplig montering och användbara signaler finns tillgängliga. Installations- och integrationsplanen måste ta hänsyn till maskinmiljön och driftprocedurer.
Trådlös avkänning kan passa tillgångar där kablage är svåra. Provtagning, sändningsfrekvens, batterianvändning, radiotäckning och miljö måste beaktas tillsammans. ForgePulse kan utvärderas som en del av avkänningsarkitekturen.
Kom överens om kriterier före installation: mätningstillgänglighet, repeterbarhet, användbar driftskontext, arbetsbelastning för varningsgranskning och korrelation med inspektionsresultat. Reduktion av stillestånd eller felförutsägelse måste påvisas under en lämplig utvärderingsperiod.
Ett pilotprojekt för er motorserie: mät vibrationer, lokal temperatur och magnetfält, anpassa monteringen och skapa en grund för underhållsanalys och digitala tvillingar.
Utforska ↗En kort teknisk brief räcker för att börja. Dela applikationen, det aktuella utvecklingsstadiet och det tekniska stöd du behöver.
Föredrar du e-post? info@alvexis.ai