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设备预测检测

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为你提供精选设备预测检测,筛选出高品质高参数性能产品,助力采购、研发生产快速选择匹配对应产品,节省前期选品时间,快速投入到产品应用环节。
  • MSA 梅思安 Chillgard® 5000 检漏仪

  • Atlas Inspection Technologies, Inc. Infrared IR Windows 红外线视窗

  • Quality Bearings & Components (QBC) TB-C780201 振动测量和分析仪

  • JENOPTIK Optical Systems, Inc. Inspect 384 热像仪

  • RS Components 欧时 1115341 电压传感器

  • SOCOMEC 溯高美索克曼 DIRIS Digiware 数字电流表

  • NTi Audio AG Digilyzer DL1 音频放大器和前置放大器

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严选设备预测检测厂家,提供从设备预测检测设计、研发、生产制造深耕产品,打造值得信赖的传感器品牌,解决选品、技术支持问题,实现采购放心、售后无忧。
  • Broadsens 博传科技

    Broadsens 提供超低功耗无线传感器和超声波系统、预测和健康管理 (PHM) 和机器状态监测。 Broadsens 提供的典型解决方案包括低功耗无线监测、高分辨率超声波厚度测量、列车耦合器、转向架、轴承、受电弓和牵引装置监测、管道泄漏检测、腐蚀监测、振动监测、螺栓松动监测等。 ,建立完善的工业物联网,提供设备监测系统和预测性维修系统。 嘉兴博传的设备监测系统和预测性维修系统把无线振动传感器、无线温度传感器、应变传感器、无线倾角传感器、超声波传感器等传感器网络集成在监测的结构(如泵机、电机、管道)上,对设备的健康状态及其所在的环境进行在线监测和预测性维修 系统对获得的数据进行数字信号处理和智能算法分析,使得设备具有智能化。结构健康监测和设备健康监测技术可以广泛应用于重型机械、航空航天、风电设备、输油管道、天然气管道、压力管道、电厂锅炉等领域。
  • Industrial Scientific(ISC)英思科

    自1985年成立以来,英思科不断研发迭代气体检测仪,包括单气体检测仪、多气体检测仪、无线互联气体检测仪,甚至美国宇航局航天飞机上都使用过我们的检测仪。 可以帮助EHS管理人员建立及优化安全流程,提供全面的预测性保障。 无论您需要现场个人防护,远程监控定位,风险模拟预测和安全合规流程,我们都有一系列耐用可靠的设备和软件,并提供安心的保障以满足您的安全需求。 随着几十年间对气体检测技术的研究和工程的持续投资,英思科已成为安全可靠的气体检测设备的主要供应商。 2019年,英思科收购了Intelex Technologies,Intelex采用预测分析的方式,使建筑、采矿、能源、保险等可能遭受灾难性伤害或损失的公司可以预测并预防工人受伤。
  • KSJC 鲲山集成

    鲲山集成科技(苏州)有限责任公司 主要是从事设备状态监测与智能健康管理系统开发和运用,结合工业4.0时代推动重点工业领域的自动化、智能化和数值化升级;KSJC鲲山集成科技具备大量机电设备故障机理研究的学术成果 自主研发的振动+温度+冲击脉冲+声音智能四合一多功能无线传感器技术、自助研发的高清震波+振动+温度+听诊+转速+高清倍频追踪六合一多功能手持式测振仪技术、在线电机监测及故障诊断监测技术、厂房楼板在线微振实时检测技术 、设备动力学机理先验知识等核心底层技术、,同时掌握人工智能诊断算法等核心顶层技术,开发工业设备状态监测与健康智能管理KSJC-VBS系统,为广大工业设备提供故障早期诊断、量化诊断、寿命预测等健康管理服务 服务产品在线振动检测在线振动振波检测系统无线在线振动检测系统手持式振动振波检测系统,测振仪等自动精准注油系统振动传感器在线电机监测及故障诊断监测系统便携式电机故障检测仪移动式电机电气在线诊断仪设备预测性维护保养服务厂房楼板微振在线实时检测在线动态电机状态监测系统也做服务系统包含设备
  • Gipfel

    重点是预测性维护、负载管理和能源成本优化。结合丰富的服务管理经验,推出一体化平台,缩小电力资产无人值守监控和缺陷管理之间的差距。 传感器和边缘人工智能我们的专利技术确保变电站的可预测升级,适用于工厂安装和售后设备。借助经济高效的传感器和数据记录器,可以持续收集关键的安全和性能指标。 我们在边缘部署数据驱动的人工智能,以了解资产的行为并检测异常。通过与变电站的读数、环境数据和维护历史记录进一步融合,在出现恶化和缺陷时生成警报。 我们在边缘部署数据驱动的人工智能,以了解资产的行为并检测异常。通过与变电站的读数、环境数据和维护历史记录进一步融合,在出现恶化和缺陷时生成警报。 来自边缘的实时设备状态和环境读数在云端集中处理。在您的台式机或移动设备上,基于数字孪生的工具有助于安全监控、预测性维护以及负载管理和成本优化。
  • Feelit Technologies

    是一家在预测性维护领域运营的公司,它是可持续智能制造、更好地支持价值创造不可或缺的一部分。 独特的传感解决方案提供及时的警报,以保护您的业务和制造过程,检测到即将发生的故障的实时自动警报,防止计划外的停机时间,并通过确保最佳的系统可用性来促进资源的有效利用。 我们独特的基于墨水的传感技术结合了印刷纳米技术贴纸传感器和无线边缘设备。由于超薄,灵活和适应性强的配置贴纸,它们可以很容易地应用于任何表面。 非侵入性--位于外部,但检测到内部。我们的感应溶液我们利用一种独特的基于墨水的传感技术,它结合了印刷纳米技术贴纸传感器、无线边缘设备和专有分析技术,能够检测参数变化并预测工业流程系统即将发生的故障。
  • 比顿电子科技

    比顿电子科技(上海)有限公司 由留美团队创建的专业从事工业设备振动领域的智能监测产品研发及生产的高科技企业,是国内领先的自动化与信息技术解决方案提供商。 公司专注于传统TSI在线监测传感器技术、保护仪表、检测装置的研发/生产,同时研发出传感器无线传输领域、物联网、振动大数据等方面相关产品。 致力于工业大数据分析、设备故障诊断、零部件寿命预测等方面的振动包络算法、神经网络算法、聚类算法、机器自学习,物联网大数据分析,向用户提供无线智能振动预测、在线振动故障分析系统、大数据云振动诊断、以及无线智能传感器等相关产品 公司的远景目标是自主研发具有国际领先的智能化设备状态监测和管理系统,结合团队的人才优势和国内的成本优势,立足国内市场,参与国际竞争,建立振动监测领域世界知名品牌。
  • Honeywell 霍尼韦尔智能工业

    电流传感器 - 检测储能柜充放电电流;2. 热失控传感器 - 检测储能柜中的热失控状态 ;3. 气体传感器 - 危险气体监测4. 行程开关 - 检测储能柜门开关状态、储能柜柜门远程监控解决方案。 传感物联领先的定制化传感器,开关和控制元件供应商过程控制以创新科技赋能企业数字化转型和高质量发展过程测量与控制提供控制和安全解决方案,提升业务的准确性、可预测性和效率自动识别与数据采集自动识别与数据采集 (AIDC)创新者个人安全防护设备为作业人员提供从头到脚的安全防护解决方案 智慧能源与热能满足清洁、精准和高效的热量传输需求转弯输送解决方案 TRANSNORM 制造定制化的输送系统中国业务霍尼韦尔自动化控制
  • 中创秉恒科技

    北京中创秉恒科技有限公司 于 2018 年 7 月成立,拥有国内外先进水平的检测仪器及成图设备软件等近 30 台套。随着近年来公司加大了技术进步和设备投入,极大的提高了公司生产能力和质量。 公司以检测监测为先导,围绕石油石化行业生产过程中的重点、难点技术问题,持续推进技术创新,逐步形成了以管道检测监测为主业,管道防腐、阴极保护、管道清洗、电化学保护等多项业务共同发展的产业格局,培养了大批技术骨干 形成了以管道检测监测、评价、分析等独有的基于直流电位梯度法的管体腐蚀活性判别、基于密间距管地电位测试法的阴极保护效果检测评价、管体瞬变电磁法为基础的管道平均壁厚不开挖地面检测、管体变形及应力集中地面检测分析 、埋地管道微量渗漏定位检测、油气管道隐藏偷盗点检测与判别、天然气管道内腐蚀预测评估的等诸多核心技术。
  • UE Systems

    这些仪器主要用于泄漏检测、机械分析和电气检查,为我们的客户在过早检测故障、消除停机时间、提高生产力和整体更换成本方面节省了数万美元。 因此,无论您是需要简单或强大的预测性维护计划的仪器,需要安全、可靠的危险区域的设备,还是希望保证您的可靠性计划在全球范围内发挥作用,UE Systems有助于您提高生产力和盈利能力。 我们了解需要保持生产的一致性和持续性我们知道设备故障需要花费时间、金钱和资源我们认识到能源浪费是对工厂经济和生产力的真正威胁我们相信状态监测是确保工厂安全、可靠和盈利的关键不仅仅是提供产品,我们是真正的超声技术合作伙伴 请允许我们用工具、技术、培训和资源支持您的状态监测/预测性维护计划,满足您所有工厂维护目标。主要应用超声波泄漏检测 蒸汽疏水阀和阀门检测 轴承检查和润滑 电气检查
  • Theseus 中科摇橹船信息

    ,收集分析产品质量数据,结合工业3D相机、高精度机器人和5G边缘盒子等先进设备打造高精度工业视觉检测系统,并运用到机器人进行协作。 平台支持多种图像采集设备,能够满足机器视觉领域中定位、测量、识别、检测等需求。包含直线检测、圆检测、模型匹配、光学字符识别等复杂任务,操作简便。 在这些细分任务上,它们已经达到了SOTA水平,因此这些算法库可以直接应用于工业实际场景;同时,它们也支持类似新数据的二次训练可以得到最优的预测结果。 预测性维护从设备的零部件级入手,通过采集传感器信号、控制信号、事件信号等,用预测与健康管理(PHM)策略和技术方法,对原始数据做分析处理,提取特征,并通过机器学习或统计方法建模,从而得出与状态相关的置信度值来表示部件的健康状态 可及时让用户发现不可见的部件衰退并预测剩余使用寿命,最小化设备衰退对生产效率造成的不良影响,支持运维决策者做出敏捷正确的决策,进而优化生产计划、节省维护成本,并尽量避免非计划停机,实现近似零宕机 (near-zero
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    2022-04-19
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