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工业 4.0 的预测性维护

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 Predictive Maintenance for Industry 4.0 - IoT ONE Case Study
技术
  • 分析与建模 - 预测分析
适用功能
  • 维护
用例
  • 预测性维护
服务
  • 系统集成
挑战

工业机器人系统的机械元件振动水平不断提高,这通常表明需要维修。工厂运营人员需要找到一种方法来提高他们对振动的认识,并使用 AI/ML 分析来解释数据并及时解决问题。这是许多工业 4.0 倡导者所渴望的对预测性维护的相当标准的解释。

过去,服务计划是使用纸质日志文件来安排的,并且之间的间隔通常由主管根据他们的经验和对操作的感觉任意决定。随着现代制造业中的机器人系统变得越来越复杂,工厂经理需要实时了解他们的维护需求,并掌握日常和关键服务计划,以避免服务中断。

解决方案

这种超感知状态和相关的数据收集对于智能工厂的发展至关重要,最好在边缘进行分析。

借助 Microchip 的整体系统解决方案 (TSS) 方法,Microchip 为 Linux 应用程序提供了一个完全集成的、最先进的技术解决方案,使客户能够以智能、连接和安全的方式有效地设计下一代解决方案。物联网技术的这种应用非常适合那些在控制机器人并通过人机界面 (HMI) 报告数据的同时管理传感器网络的人。

运营影响
  • [Process Optimization - Predictive Maintenance]

    Predictive maintenance reduces downtime and repair costs while also extending equipment life and ensuring output quality.

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