根據(jù)裝置數(shù)據(jù),實(shí)時(shí)監(jiān)控“反常”狀態(tài),并在與裝置狀態(tài)對(duì)應(yīng)的較佳時(shí)機(jī)實(shí)現(xiàn)狀態(tài)基準(zhǔn)維護(hù)。
根據(jù)長(zhǎng)年培養(yǎng)出來(lái)的直覺、經(jīng)驗(yàn),執(zhí)行事后/定期維護(hù)(時(shí)間基準(zhǔn)維護(hù))。
根據(jù)裝置數(shù)據(jù),AI將對(duì)裝置狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控。 并在與裝置狀態(tài)對(duì)應(yīng)的較佳時(shí)機(jī)執(zhí)行預(yù)測(cè)維護(hù)(狀態(tài)基準(zhǔn)維護(hù))。
1. 較小化停機(jī)時(shí)間,減少生產(chǎn)損耗 2. 在較佳時(shí)機(jī)進(jìn)行維護(hù),削減維護(hù)費(fèi)用 3. 優(yōu)化零件更換時(shí)機(jī),減少維護(hù)零件的庫(kù)存 4. 無(wú)需分析即可確定異常位置 5. 無(wú)需專門知識(shí)/技能,即可開展標(biāo)準(zhǔn)化的維護(hù)工作
憑借***的數(shù)據(jù)運(yùn)用功能,實(shí)現(xiàn)了邊緣控制,從而實(shí)現(xiàn)裝置狀態(tài)可視化。 因此,AI控制器能夠以微秒級(jí)精度檢測(cè)出裝置的“反常”狀態(tài)。
累計(jì)與控制周期完全同步的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。利用固定周期數(shù)據(jù)正確掌握裝置的動(dòng)作,可以生成和判斷高精度的學(xué)習(xí)模型。此外,利用上位連接功能,通過上位層裝置層進(jìn)行AI聯(lián)合,為Factory IoT化做出貢獻(xiàn)。
以適用于實(shí)時(shí)處理的機(jī)器學(xué)習(xí)引擎Isolation Forest為基礎(chǔ),進(jìn)行歐姆龍***的高精度化調(diào)諧,可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)高速性與高精度檢測(cè)。而且可適用于多峰數(shù)據(jù)算法,以及適用于需要執(zhí)行多種動(dòng)作模式的裝置,如多品種生產(chǎn)等。
根據(jù)目標(biāo)機(jī)構(gòu)的運(yùn)行數(shù)據(jù),將判斷為“反常”所需的特征量轉(zhuǎn)化為軟件部件,作為AI預(yù)測(cè)維護(hù)程序庫(kù)。 可輕松開啟預(yù)測(cè)維護(hù)工作。
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