工艺手动化
新信息更新时间: 2023年110月18日
信息最新: 202半年15月18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
按照其裝置大数据，实时的监督“反常”方式，并在与裝置方式相对的比较好好时机实现目标方式基准值维护与保养。
【From事后/定期维护】由熟练技工进行事后/定期维护
基于阴雨天培养出出的知觉、的经验，执行程序事成之后/期限检修（用时原则检修）。
【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，从而实现前所未有的装置状态可视化。
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
以采用人群于实时监控操作的产品學習刹车系统Isolation Forest为条件，实行欧姆龙独具的高的精密度化调谐，能并且体现绕城高速性与高的精密度查测。然而可采用人群于多峰数据资料算法流程图，或采用人群于要审理多样健身动作传统模式的配置，如多品系出产等。
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
会根据事情目标组织的正常运行大数据，将辨别为“反常”所需要的的最合适表现量转变为手机app机械部件，是 AI分析预测分析运维软件程序库。可轻松愉快解锁分析预测分析运维事情。
注.专门针对消费者的系统设计改进专业学习信息、控制在阀值，将由本工司参与。宝贝信息的英文向本工司经销商任务栏图标质询。
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。
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※欧姆龙所分类之特定的生态下的评估报告报告。并不确认因此生态均用于。
系统构成示例
着力使用通过AI实现目标的精准预测维护保养。
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