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总结机床设备管理解决方案
分析评估耗损减少次品率的发生，减少对主轴和道具的损耗。 分析共振转速趋势，
评估机床耗损情况，及时检修，减少机床故障带来的经济损失。 落地案例传统制造业数字工厂解决方案提供商-锱云科技智慧工厂是采集机床体检数据，抽取共振点的转速-振幅，通过对历史数据训练预测模型，
预测机床运行中的异常设置和故障，指导规避缺陷转速排产，分析共振转速趋势，评估机床耗损情况。
方案架构机床设备管理解决方案通过数控机床转速和主轴振幅数据的实时或定时采集，
抽取共振点的转速-振幅，通过对历史数据训练预测模型，预测机床运行中的异常设置和故障。
指导规避缺陷转速排产，减少次品率的发生、对主轴和道具的损耗。 分析共振转速趋势，评估机床耗损情况，及时检修，减少经济损失。 架构特点实时或定时采集训练预测模型预测异常和故障方案优势预警缺陷转速，指导排产通过数控机床转速和主轴振幅数据的实时或定时采集，
抽取共振点的转速-振幅，通过阿里云工业大脑对历史数据训练预测模型，预测机床运行中的异常设置和故障，指导规避缺陷转速排产。 预测异常设与故障采集机床体检数据，预测机床运行中的异常设置和故障，改变企业地毯式排查的维护模式，能够提前阻止设备故障的劣化趋势。
