工业声音量化分析助力机械设备检测准确率达99%

目前出厂质检和设备点检通常依靠人工听音来识别设备异响，但存在着诸多的不足。人工听音主观性强，对于一些低频或高频的异响很难进行准确的判断。而传统振动检测仪器对多类故障振动表现不明显，进口高精度仪器价格昂贵，普及度不高。因此，当前急需一种更精准、更灵敏的声音量化检测手段。

案例1：某知名电机企业出厂质检案例

公司背景：

某知名电机企业客户遍布北美、欧洲和东南亚等地区40多个国家。

项目痛点：

检测标准不一致，退货成本高：该客户80%电机产品出口到欧洲等地区，但甲乙双方人工检测不一致，导致退货现象频繁，退货成本较高；

准确率低：该客户在生产中几乎完全依赖人工听音，其容易受主观因素影响，导致检测准确率低。

项目价值：

量化检测标准：减少甲乙双方纠纷，极大地改善产品出厂质量，提升客户满意度。

案例2：某大型港务企业维修质检案例

公司背景：

某用户是目前世界上最大的集装箱港口。

项目痛点：

无量化的设备健康指标：仅依靠人工经验和主观判断来评估设备的运行状态，无法量化；

无检测标准和规范：缺乏统一的、明确的质检标准和规范，导致不同的质检人员可能有不同的判断和评估标准；

依靠人工经验和技术传承：主要依靠经验丰富的工人检测和培训，人工成本高，人员培训及经验积累难度大。

设备维修前：7台设备总体走向不一致，尤其在高频段更加明显，说明7台设备均需进行维护或保养。

设备维修后：相比维修前，设备整体走向比较一致，说明设备得到有效维护或保养。

项目价值：

量化设备健康状况，让维修质量数字化。

案例3：某大型水务集团在线监控案例

公司背景：

某用户水处理规模位居国内行业前列。

项目痛点：

无法初期发现故障：国内外在用的在线监测技术目前只能在设备故障后期或设备故障爆发无法运行才能发现问题；

无法识别全部故障：仅能对某个故障进行识别，不能覆盖所有主要故障；

传统手段准确率低，主要依赖人工：国内外在用的技术故障识别准确率低，所以主要以人工点巡检为主，人工成本高。

横向比对：6台设备中除粉色曲线的设备外，其他设备密度曲线走向一致，说明粉色曲线设备故障。

纵向比对：同一设备在一个月内的8个时间段密度曲线一致性强，说明该设备在这一个月内运行良好。

项目价值：

工业声音分析新算法可及时发现设备的初始故障，有计划地准备备品备件、安排维修，避免应急故障或设备事故带来的损失。对于突发性严重故障，可智能控制紧急停机。