行业
让绿色转型可实现
为90%石化客户提供全天24小时不间断状态监测与故障诊断服务
设备复杂，故障点多，排查耗时长，影响生产。
设备复杂，故障点多，排查耗时长，影响生产。
缺乏有效预警，预防性维护不足，增加故障风险。
缺乏有效预警，预防性维护不足，增加故障风险。
数据量大且复杂，处理难度大，难以高效利用。
数据量大且复杂，处理难度大，难以高效利用。
监测设备昂贵，维护费用高，增加企业经济负担。
监测设备昂贵，维护费用高，增加企业经济负担。
因思科技在石化领域深耕十余载,致力于推进数字赋能化工设备管理领域的创新和发展,通过因思云平台,实现设备监测的精准化、管理的高效化以及运行的智能化,已成功服务于包括中石油、中石化、中海油在内的众多大型流程工业巨头。
通过在这些企业的关键设备上,如大型旋转机组、往复式压缩机组及机泵群等,部署先进的监测与诊断系统,精准掌控设备运行,提前预警故障,深入分析故障根源,制定维修策略,建立反馈机制。为数字赋能化工设备管理提供智能物联、智能诊断和智慧服务,助力流程工业全方位、全角度数字化转型。
应用于重整、乙烯、芳烃、氢气回收、焦化、热能、芳烃回收、C2回收、柴油加氢、汽油加氢、渣油加氢等装置。
因思云设备健康管理平台，基于新技术架构全新开发的设备在线监测与管理平台，采用了多项先进的互联网技术，由传统的预防性维修向预测性维护与预知性维修转变，实现了设备安全运行、减少计划外停机时间，最大限度地提高资产可用性，并提高安全性，有力推动企业数字化转型。
智能物联系统，是面向大型旋转机械、大型往复机械、机泵群等关键设备，基于物联网技术，通过智能传感器、现场监测分站等数据采集设备，实现对关键设备健康状态的实时感知、数据采集、传输通讯、数据处理、数据存储，为设备的监测诊断与健康管理提供数据支撑。
智能诊断技术经数百家用户、数千台设备的真实环境测试验证，综合准确率达90%以上。算法融合了故障机理分析、数据特征提取、专家故障规则、大数据处理、云计算及机器学习能力等，构建数十种常见故障模型（如不平衡、轴承损伤等），并注重准确率、鲁棒性与可解释性，确保实用性强。
提前预知设备异常信息；实时了解设备运行状态；
快速掌握设备故障原因；提高效率&降低损耗；
专业队伍指导故障排除；提升设备管理水平；
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