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      機器人集成系統

      如何通過機器學習預測維護設備?

      時間:2019-08-16 13:31:06點擊量:74 作者:楊超月

      物聯網技術正在連接工業現場的所有設備,相關人員可以遠程訪問工廠甚至了解了機器的健康狀況,虛擬世界與現實世界的邊界越來越模糊,工業數字化時代已經到來,企業將獲取來自于設備層的豐富數據,并用于創造更大的價值收益。

        數字化的巨大價值逐漸被工業企業認識到,越來越多的企業開始投入資金去升級系統,從被動式的設備維護到主動式的預測性維護轉變。在過去,不合理的機器使用讓工廠承受很大的損失,而預測性維護將發揮重要作用,可以幫助企業更好地診斷設備問題,提升生產的效率和降低成本支出。

        在未來,不管你是食品加工還是電子生產或者是汽車制造商,都離不開大數據,數據將是新時代的黃金。廠商在生產過程利用數據提高效率,提升生產的可靠性,或降低整體成本。


      預測性維護減少停機風險

        熟悉工業物聯網的工廠管理者都知道,目前數字化制造最大的賣點之一是預見未來的情況,通過數據分析可以獲得對設備性能和過程有效性的洞察力,從而讓設備管理者知道如何優化生產,最終為公司創造更大的利益。

        預測性維護的實現改變了傳統工業設備管理的方式,設備使用壽命分析可以預估設備維護的時間點,可以根據設備狀況做出關于何時維護系統的明智決策,而不是等設備故障時再進行響應或進行維護。

        停機維護可能會讓工廠浪費更多的生產資源,預測性維護可以最大限度減少計劃外停機的時間,從而增長整體機器運行時間和提升產量,而不需要產生新的資本支出。不過,要進行準確的預測維護,必需從大量數據中進行分析,實現這一目標是具有挑戰性的。

      工業維護中使用機器學習

        大數據處理分析過程中少了不人工智能,利用機器學習算法進行處理,是解決大量數據分析的重要方法。工廠可以對算法進行培訓,讓機器自動識別生產數據中的異常表現,不僅是標出有問題的數據,還要分析出根本原因。

      (來源:互聯網)

      如何通過機器學習預測維護設備?

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