工業自动的化
内容更新软件: 2022年1一月份17日
资讯更新系统: 2022年14月17日
利用AI预测维护实现“永不停歇的设备”
通过实现状态基准维护，开启维护创新
据试验设备数剧，实时路况管控“反常”程序，并在与试验设备程序应对的最好的契机达成程序基点维持。
【From事后/定期维护】由熟练技工进行事后/定期维护
按照其终年培養除了的理智、临床经验，进行这件事以后/期限养护（耗时标准养护）。
【To预测维护】利用AI控制器实现预测维护
根据装置数据，AI将对装置状态进行监控。
并在与装置状态对应的较佳时机执行预测维护（状态基准维护）。
【采用预测维护的预期效果】
1. 较小化停机时间，减少生产损耗
2. 在较佳时机进行维护，削减维护费用
3. 优化零件更换时机，减少维护零件的库存
4. 无需分析即可确定异常位置
5. 无需专门知识/技能，即可开展标准化的维护工作
利用AI进行预测维护的操作流程
能够实现高速高精度检测“反常”的AI控制
凭借独有的数据运用功能，实现了边缘控制，从而实现装置状态可视化。
因此，AI控制器能够以微秒级精度检测出装置的“反常”状态。
AI与以往方法的检测能力比较（电压、电流等时间序列数据示例）
高速高精度检测所需的功能
搭载高速时间序列DB功能
累计与控制周期完全同步的时间序列数据。利用固定周期数据正确掌握装置的动作，可以生成和判断高精度的学习模型。此外，利用上位连接功能，通过上位层装置层进行AI联合，为Factory IoT化做出贡献。
检测“反常”状态所需的数据运用流程
搭载超高速AI引擎
以可用做城市热力图办理的工具的学习引挚Isolation Forest为基础知识，展开欧姆龙别具一格 的高导致准确度化调谐，是可以也变现迅速性与高导致准确度在线检测。另外可可用做多峰的数据算法为基础，各类可用做需求连接多种多样的动作模式，的系统，如多优良品种制造等。
实现“永不停歇的设备”之AI预测维护程序库
将能够高精度检测“反常”的特征量转化为软件部件
根据目标机构的运行数据，将判断为“反常”所需的特征量转化为软件部件，作为AI预测维护程序库。
可轻松开启预测维护工作。
注.针对性雇主的仪器系统优化专业学习数据文件、设制阀值，将由本司去。详细情况请向本司推广工具栏咨讯。
将环境变化的影响控制在较低限度，实现稳定性
装置起动后经过的时间，受季节、早晚日夜等环境温度的影响，会发生变化。
为此，本公司开发出﷽能够将该影响控制在较低限度的独有特征量，为客户实现稳定的预测维护工作提供支持。
※欧姆龙所基本概念之不同条件下的测评没想到。并不确保大多数条件均适用性。
系统构成示例
多方位使用用AI变现的精准预测维保。
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