更新時間:2024-09-20
OMRON控制器根據裝置數(shù)據,實時監(jiān)控“反常"狀態(tài),并在與裝置狀態(tài)對應的蕞佳時機實現(xiàn)狀態(tài)基準維護。
品牌 | 其他品牌 | 應用領域 | 農業(yè),能源,建材,電子,交通 |
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OMRON控制器質量好價格優(yōu) 根據裝置數(shù)據,實時監(jiān)控“反常"狀態(tài),并在與裝置狀態(tài)對應的蕞佳時機實現(xiàn)狀態(tài)基準維護。根據長年培養(yǎng)出來的直覺、經驗,執(zhí)行事后/定期維護(時間基準維護)。
OMRON控制器【To預測維護】利用AI控制器實現(xiàn)預測維護
根據裝置數(shù)據,AI將對裝置狀態(tài)進行監(jiān)控。
并在與裝置狀態(tài)對應的蕞佳時機執(zhí)行預測維護。
【采用預測維護的預期效果】
1. 小化停機時間,減少生產損耗
2. 在蕞佳時機進行維護,削減維護費用
3. 優(yōu)化零件更換時機,減少維護零件的庫存
4. 無需分析即可確定異常位置
5. 無需專門知識/技能,即可開展標準化的維護工作
利用AI進行預測維護的操作流程
能夠實現(xiàn)高速高精度檢測“反常"的AI控制
憑借*的數(shù)據運用功能,實現(xiàn)了中極邊緣控制,從而實現(xiàn)遷所未有的裝置狀態(tài)可視化。
因此,AI控制器能夠以微秒級精度檢測出裝置的“反常"狀態(tài)。
AI與以往方法的檢測能力比較(電壓、電流等時間序列數(shù)據示例)
高速高精度檢測所需的功能
搭載高速時間序列DB功能
累計與控制周期*同步的時間序列數(shù)據。利用固定周期數(shù)據正確掌握裝置的動作,可以生成和判斷高精度的學習模型。此外,利用上位連接功能,通過上位層裝置層進行AI聯(lián)合,為蕞佳Factory IoT化做出貢獻。
檢測“反常"狀態(tài)所需的數(shù)據運用流程
搭載超高速AI引擎
以蕞適用于實時處理的機器學習引擎Isolation Forest為基礎,進行歐姆龍*的高精度化調諧,可以同時實現(xiàn)高速性與高精度檢測。而且可適用于多峰數(shù)據算法,以及適用于需要執(zhí)行多種動作模式的裝置,如多品種生產等。
OMRON自動化控制器實現(xiàn)“勇不停歇的設備"之AI預測維護程序庫
將能夠高精度檢測“反常"的特征量轉化為軟件部件
根據目標機構的運行數(shù)據,將判斷為“反常"所需的蕞佳特征量轉化為軟件部件,作為AI預測維護程序庫。
可輕松開啟預測維護工作。
注.針對客戶的裝置優(yōu)化學習數(shù)據、設定閾值,將由本公司進行。詳情請向本公司銷售窗口咨詢。
將環(huán)境變化的影響控制在低限度,實現(xiàn)穩(wěn)定性
裝置起動后經過的時間,受季節(jié)、早晚日夜等環(huán)境溫度的影響,會發(fā)生變化。
為此,本公司開發(fā)出能夠將該影響控制在低限度的*特征量,為客戶實現(xiàn)穩(wěn)定的預測維護工作提供支持。
※歐姆龍所定義之特定環(huán)境下的評估結果。并不保證所有環(huán)境均適用。建議慎重購買
系統(tǒng)構成示例
全面支持利用AI實現(xiàn)的預測維護。
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