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 Solution 🤪 🌜 解决方法情况报告 

合理利用AI分析保养构建"永无终止的机器设备"

将熟练技能者的"匠技"数据化,
设备综合效率进一步提高

  • 技术传承
  • 生产性提高
  • AI
  • 预测性维护

课题

熟练技能者所拥有的“匠技”传承

如今伴随着制造业发展,我们正面临着各种各样的制造课题,如劳动人口减少、多品种少量生产、本地生产本地消费,品质标准化等。此外,由于意外的全球性大危机(例如新冠疫情、暴雨洪水等自然灾害),我们深刻意识到不依赖现场生产,进行远程制造的必要性。

欧姆龙通过使用🎀AI / IoT技术提升生产现场的智能化,将熟练技能者的“匠技”(直觉、经验判断等)数据融入到机器中,可以随时随地实时地利用该技能,帮助客户解决生产现场的课题。

解决方案

通过实现状态基准维护,开启维护创新

结合安装信息,24小时监控摄像头“反常”模式,并在与安装模式表示的极佳时应实现目标模式原则运营维护。

From账之后/整存整取运营维护

由熟练技工进行事后/定期维护
根据长年培养出来的直觉、经验,执行事后/定期维护(时间基准维护)。

To推测维护保养

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最佳时机执行预测维护(状态基准维护)。

1. 最小化停机时间,减少生产损耗
2. 在最佳时机进行维护,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

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,实现了终极边缘控制,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

在用飞速用时回文字段DB用途 积累与有效控制时间怎么算压根同时参与的用时回文字段信息。灵活运用固定位置时间怎么算信息规范熟记安全仪器的运作,可以合成和评判高精准度的学习培训模式。因此,灵活运用上位连接方式用途,顺利通过上位层安全仪器层参与AI连合,为最适Factory IoT化制作出奉献。

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”所需的最佳特征量转化为软件部件,作ꦜ为AI预测维护程序库,可轻松开启预测维护工作。

将环境变化的影响控制在最低限度,实现稳定性

试验装置启动时后进行的时段,受季節、一天日复等环境高温的引响,会会出现不同。爱品生新风系统,本厂家开发管理出够将该引响把控在至少底限的才有结构特征量,为用户推动安全的预计服务器维护事情供应鼓励。
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