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。
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
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)
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。