Cột sản phẩm điện Fuji

w88 Lý tưởng để bảo trì dự đoán và ưu điểm và nhược điểm của phần giới thiệu

• #FA (tự động hóa nhà máy)

w88 Lý tưởng cho việc bảo trì và ưu điểm dự đoán và bất lợi của phần giới thiệu

"Bảo trì dự đoán" sử dụng AI đang thu hút sự chú ý tại các trang web sản xuất không được phép dừng lại. Bảo trì sản xuất là quá trình giữ thiết bị trong tình trạng hoàn hảo và cũng là hành động phát hiện bất thường bất thường trong thiết bị.

AI tương tác như thế nào và giúp bảo tồn này? Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giải thích mối quan hệ giữa bảo trì dự đoán và AI, cũng như cách sử dụng AI.

w88 trì dự đoán là gì?

Bảo trì dự đoán là hành động dự đoán và dự đoán sự suy giảm hoặc khuyết tật trong thiết bị và thiết bị bằng cách liên tục giám sát thiết bị sản xuất và thu thập và phân tích dữ liệu. Bảo trì dự đoán cho phép thiết bị và thiết bị được theo dõi liên tục, các dấu hiệu được phát hiện của khiếm khuyết và duy trì trước khi xảy ra lỗi, cho phép các dây chuyền sản xuất chạy trơn tru mà không bị tạm dừng.

Định nghĩa về bảo trì dự đoán cũng được giải thích chi tiết trong bài viết dưới đây.

Trong thời đại có thể tăng năng suất bằng cách giới thiệu w88

Bảo trì dự đoán sớm được thực hiện thông qua con người. Các kỹ sư kỳ cựu và nhân viên làm việc tham gia vào dây chuyền sản xuất sẽ kiểm tra tình trạng của các bộ phận tạo nên thiết bị và thiết bị và quyết định khi nào nên thay thế chúng dựa trên bí quyết và cảm giác họ có được từ kinh nghiệm.

Tuy nhiên, với sự lão hóa gần đây của nhân viên làm việc, thiếu nhân viên kỳ cựu với bí quyết và kinh nghiệm liên quan đến bảo tồn. Sự chú ý đang được thu hút vào các cách để sử dụng AI mà không chỉ dựa vào nhân lực.

Việc sử dụng AI mang lại lợi ích tại các trang web sản xuất

Nếu bạn sử dụng w88 ...

bây giờ là có thể.

AI có thể có được hiệu suất khả năng cao thông qua một phương pháp học tập gọi là "học sâu" ngoài việc học máy truyền thống. AI hiệu suất cao có thể phát hiện chính xác các lỗi và vấn đề về dây chuyền sản xuất, thay vì bảo trì truyền thống dựa vào người dân.

Học sâu là gì?

Học sâu là học sâu và đôi khi được viết dưới dạng DL thông qua các chữ cái đầu. Học sâu cho phép máy tính học quá trình mà con người tự nhiên học thông qua công việc và các hoạt động khác nhau.

Học sâu là một công nghệ tăng tốc sự phát triển của AI, một trí tuệ nhân tạo. Miễn là bạn cập nhật dữ liệu bạn được đào tạo, AI sẽ theo dõi các thay đổi.
Với sự ra đời của công nghệ này, AI đã được giới thiệu lần lượt trong các lĩnh vực và tình huống được coi là khó khăn trước đây.

Thuật toán w88 tốt nhất cho các hệ thống bảo trì dự đoán là gì?

Vì AI có khả năng tuyệt vời như vậy, để sử dụng nó ở cấp độ thực tế, người dùng phải hiểu dữ liệu mà trí tuệ nhân tạo xử lý và hiểu các đặc điểm của nó.

Quy trình (làm thế nào) trong đó một máy tính, bao gồm AI, được sử dụng, được gọi là "thuật toán". Nhận dạng hình ảnh thường được sử dụng trong học tập sâu, nhưng đối với AI được sử dụng trong bảo trì dự đoán, một thuật toán xác định bằng cách trừ một ngưỡng trên và dưới đơn giản (ngưỡng) cho dữ liệu chuỗi thời gian là không đủ.

Một thuật toán được yêu cầu có thể mô hình hóa dạng sóng bình thường và trích xuất lượng đặc trưng (mức độ sai lệch so với bình thường) "khác với bình thường" cho dạng sóng đó.

Dự báo bảo trì yêu cầu bạn đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu chuỗi thời gian thay vì hình ảnh

Trong khu vực bảo trì dự đoán, dữ liệu chuỗi thời gian thu được từ các cảm biến được cài đặt trong thiết bị mục tiêu và thiết bị đóng vai trò quan trọng, không phải hình ảnh.

Các cảm biến cụ thể thường được sử dụng trong bảo trì dự đoán bao gồm rung động, nhiệt độ, áp suất và cảm biến hiện tại, nhưng những gì bạn nên biết ở đây là nơi cài đặt cảm biến và cách đo dữ liệu.

Tùy thuộc vào thiết bị và thiết bị đủ điều kiện, có thể yêu cầu các phép đo tại nhiều vị trí hoặcChọn cảm biến với hiệu suất tối ưu theo mục đích đoBạn cần linh hoạt trong việc thực hiện hành động.

Mục đích của bảo trì dự đoán là để biết liệu thiết bị trong câu hỏi có "bình thường hay không." Bằng cách sử dụng AI trong các hệ thống bảo trì dự đoán, có thể mô hình hóa các dạng sóng dao động theo thời gian, không chỉ bởi các ngưỡng trên và dưới đơn giản truyền thống.

Mô hình này cho phép bạn biết liệu dữ liệu được thu thập là dạng sóng "khác nhau", cho phép bạn xác định xem nó là bình thường hay bất thường.

Đặc điểm w88 dữ liệu chuỗi thời gian

Một đặc điểm của dữ liệu chuỗi thời gian là "mối quan hệ giữa thời gian và tính đều đặn". Có tính đến các đặc điểm của dữ liệu chuỗi thời gian này, việc xác định các điểm cần theo dõi sẽ dễ dàng hơn, chẳng hạn như trung bình của khoảng thời gian, tần số, biên độ và giá trị.

Lợi ích của việc giới thiệu w88 để bảo trì dự đoán

Để thực hiện đầy đủ bảo trì dự đoán, cần phải phân tích dữ liệu được thu thập từ thiết bị và thiết bị và đưa ra dự đoán trong tương lai dựa trên thông tin thu được từ chúng. Cho đến bây giờ, tất cả các quy trình này đã được dựa vào mọi người.

Nếu AI được giới thiệu ở đây, bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng sử dụng dữ liệu thu được từ thiết bị và thiết bị. Trong bài viết sau, chúng tôi muốn giải thích chi tiết hơn về lợi ích của việc giới thiệu AI vào các hệ thống bảo trì dự đoán.

Giới thiệu w88 để bảo trì dự đoán có thể tránh những tổn thất lớn trước

Bằng cách kết hợp AI vào hệ thống bảo trì dự đoán, thông tin từ thiết bị và thiết bị liên tục được theo dõi. Bằng cách phân tích dữ liệu thu được ở đó, AI luôn có thể biết bất kỳ dấu hiệu của sự cố và vấn đề. Nói cách khác, bằng cách giới thiệu AI, có thể tự động hóa trạng thái của các dây chuyền sản xuất.

Nếu thiết bị và thiết bị tạo nên dây chuyền sản xuất được phát hiện muộn, có nguy cơ trục trặc. Nếu nó bị phá vỡ, dây chuyền sản xuất sẽ bị dừng và các doanh nghiệp sẽ phải trả một mức giá lớn hơn nhiều so với việc thay thế các bộ phận.

Nếu AI có thể nắm bắt chính xác tình trạng của thiết bị và thiết bị trên dây chuyền sản xuất, nó sẽ có thể xác định chính xác hơn khi nào nên thay thế các bộ phận trong khi giảm chi phí lao động.

Bảo trì năng suất cao liên tục

Bảo trì bảo trì bằng chứng, liên quan đến việc thay thế thường xuyên các bộ phận và bảo trì, không thể ngăn chặn dây chuyền sản xuất bị dừng nếu sự cố đột ngột xảy ra do thay đổi trong điều kiện hoạt động, v.v.

Nếu có hệ thống giám sát liên tục sử dụng AI, nó sẽ phát hiện bất kỳ sự cố thiết bị hoặc thiết bị nào trước. Duy trì các hoạt động sản xuất bằng cách xử lý các thất bại trước khi chúng xảy ra. Nó làm giảm thời gian chết trên dây chuyền sản xuất càng nhiều càng tốt.

Về chi phí, các bộ phận và các thiết bị khác có thể được vận hành cho đến khi có dấu hiệu thất bại. Điều này giúp loại bỏ sự lãng phí thay thế các bộ phận có sẵn và giảm chi phí hoạt động so với thực hành w88 trì truyền thống.

Giải quyết các vấn đề về giảm chi phí lao động và thiếu nhân sự

Bảo trì dự đoán truyền thống đã được xử lý bằng cách dựa vào bí quyết của các kỹ sư có kinh nghiệm. Do tỷ lệ sinh và độ lão hóa gần đây, số lượng kỹ sư có kinh nghiệm và bí quyết lành nghề như vậy đang giảm dần.

Khi w88 được giới thiệu và tự động hóa bảo trì, quá trình kiểm tra có thể được đơn giản hóa, chẳng hạn như bằng cách kết hợp dữ liệu từ các thiết bị đích với các cảm biến. Ngoài ra, khi nói đến việc kiểm tra, w88 có thể giúp các kỹ sư chưa trưởng thành đưa ra quyết định, đưa ra quyết định tương đương với các kỹ sư kỳ cựu.

Ngoài ra, nó cũng làm giảm tổng chi phí cần thiết cho việc bảo trì, chẳng hạn như giảm giờ làm việc để ngăn chặn sự dương tính giả bằng tay và giảm chi phí giáo dục cần thiết cho phát triển nguồn nhân lực và cũng góp phần cải thiện hiệu quả hoạt động.

​​Nhược điểm của việc giới thiệu w88 để bảo trì dự đoán

Giới thiệu AI vào một hệ thống bảo trì theo cách này có nhiều lợi thế, nhưng nó không phải là không có nhược điểm.

Từ đây, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn những nhược điểm của việc giới thiệu AI để bảo trì dự đoán.

Đo dữ liệu đào tạo chất lượng cao là bắt buộc

Để sử dụng AI tốt, chúng ta phải chuẩn bị dữ liệu học tập và giáo dục trí tuệ nhân tạo. Nếu AI được sử dụng trong các hệ thống bảo trì dự đoán, việc thu thập dữ liệu học tập chất lượng cao từ trang web sản xuất là rất cần thiết.

Cụ thể, các cảm biến để thu thập thông tin được cài đặt trên thiết bị và thiết bị liên quan để hiểu tình trạng của thiết bị. Tiếp theo, dữ liệu thu được được nhập vào AI dưới dạng dữ liệu đào tạo. Bạn cần liên tục lặp lại quá trình học tập tùy thuộc vào hoạt động của thiết bị và thiết bị của bạn.

w88 trì dự báo, cấp độ được chia cho kích thước

Bảo trì dự báo, mức mục tiêu được phân loại theo kích thước của hệ thống. Mỗi cấp độ phải nhận thức được rằng các loại dữ liệu khác nhau phải được phân tích.

<Các cấp chính đủ điều kiện để w88 trì dự đoán

Giống như ở cấp độ nhà máy, kích thước càng lớn, dữ liệu tổng thể càng quan trọng. Ngược lại, khi thang đo giảm, chẳng hạn như mức độ một phần, dữ liệu chính xác như "âm thanh", "rung" và "chuyển động" trở nên quan trọng.

AI yêu cầu dữ liệu đào tạo được điều chỉnh theo mục đích và nó là vô ích trừ khi dữ liệu đo được phù hợp với mục đích. Để giới thiệu và sử dụng AI trong các hệ thống bảo trì, cần phải xác định mục tiêu bảo trì và thu thập dữ liệu theo mục đích.

Phân tích lượng dữ liệu khổng lồ rất tốn kém

Để giới thiệu AI để bảo trì dự đoán và vận hành nó ở dạng hoàn chỉnh, ngoài việc học máy, cần phải có được các kỹ năng phân tích và đánh giá thông qua học sâu.

Như đã đề cập trước đó, xử lý bảo trì dự đoán "Dữ liệu chuỗi thời gian". Dữ liệu chuỗi thời gian tích lũy dữ liệu thu được từ các cảm biến như nhiệt độ và độ rung được cài đặt trong thiết bị và thiết bị. Một lượng lớn dữ liệu được yêu cầu để hiểu tính đều đặn của từng cá nhân và so sánh bình thường/bất thường.

Phân tích và xử lý một lượng lớn dữ liệu, chẳng hạn như dữ liệu chuỗi thời gian, yêu cầu phần mềm và phần cứng chính xác cao. Ngoài ra, xác nhận hoạt động được yêu cầu bằng cách liên kết phần mềm và phần cứng, do đó, có một lượng đáng kể chi phí để cài đặt và cải thiện độ chính xác.

Hộp đen w88 "Hiểu đường cơ sở" vấn đề

Học sâu là một công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) tự động hóa các quy trình kinh doanh khác nhau. AI có đặc điểm của việc học một lượng lớn dữ liệu trên chính nó và đưa ra câu trả lời. Do đó, nó chứa vấn đề rằng "con người không hiểu quá trình suy nghĩ".

Vấn đề này được gọi là hộp đen AI (một bản án không biết đối với con người).

Ví dụ ...

Cấp độ tư duy của con người được giới hạn ở một số chiều. Mặt khác, trí tuệ nhân tạo hiện tại có thể nghĩ về mọi thứ ở mức độ hàng chục đến hàng trăm chiều. Nói tóm lại, con người chúng ta không thể tuân theo quá trình câu trả lời mà AI đã đi đến thông qua việc học sâu đã đến câu trả lời đó.

Về bản chất, mọi người cảm thấy khó chấp nhận kết quả của các phán đoán vô căn cứ. Xu hướng này thậm chí còn mạnh mẽ hơn trong lĩnh vực sản xuất, nơi kinh nghiệm, thành tích và bí quyết được coi trọng.

Nền tảng w88 của Fuji Electric được khuyến nghị để đạt được bảo trì dự đoán

Tính năng đặc biệt của nền tảng AI của Fuji Electric là nó là "AI có thể giải thích". Chúng tôi sẽ tạo và tạo ra giá trị mới dựa trên bí quyết mà chúng tôi đã đạt được trong các lĩnh vực khác nhau trong quá khứ, bao gồm cả ngành công nghiệp ô tô. Fuji Electric sẽ không tạo ra nền tảng AI của mình "Boxed Black."

w88 được giải thích của Fuji Electric

Sử dụng các phân tích mở rộng và AI duy nhất cho điện nặng, chúng tôi tạo ra giá trị mới từ dữ liệu được thu thập tại các trang web sản xuất.

Lợi ích của việc giới thiệu Fuji Electric w88

Tính năng hệ thống

"w88 mà có thể giải thích" của Fuji Electric là

Điều này cho phép phản hồi chính xác cho các vấn đề và vấn đề, và có thể được áp dụng cho các khu vực cần phải có độ an toàn và độ tin cậy.

Chúng tôi đã giới thiệu các công nghệ phân tích và AI mới nhất tại các trang web "sản xuất" của chúng tôi trong nhà máy của chúng tôi và tích lũy bí quyết về việc sử dụng AI. Fuji Electric cho biết thêm bí quyết mà nó đã nuôi dưỡng nội bộ và làm việc với khách hàng để giải quyết vấn đề.

[Cấu hình hệ thống]Cung cấp các hệ thống và dịch vụ sử dụng phân tích và AI dưới nhiều hình thức khác nhau, bao gồm bộ điều khiển cạnh, tại chỗ và mây

Tóm tắt

Bảo trì dự đoán là một nhiệm vụ bảo trì mà trước đây chỉ có thể thực hiện với các kỹ sư kỳ cựu có kinh nghiệm. AI có thể số hóa và tìm hiểu kinh nghiệm và bí quyết được nuôi dưỡng bởi các kỹ sư kỳ cựu, vì vậy bạn có thể phát hiện các dấu hiệu của các vấn đề thiết bị và thiết bị do sự khác biệt nhỏ trong dữ liệu. Trong trường hợp không thể thiếu các kỹ sư kỳ cựu, việc sử dụng AI là điều cần thiết để đảm bảo bảo tồn chính xác.

Điện Fuji phân loại phân tích và AI thành bốn loại, dựa trên sự công nhận, chẩn đoán, phân tích, dự đoán và tối ưu hóa: nhận dạng và chẩn đoán. Chúng tôi cung cấp AI có thể được giải thích thông qua "Hình ảnh Deep Learning", "MSPC (Quản lý quy trình thống kê đa biến)", "JIT (đúng lúc) dự đoán" và "học tập sâu" có cấu trúc ".

Chúng tôi hỗ trợ quản lý năng lượng và tối ưu hóa tổng thể thông qua việc cải thiện việc sử dụng các cơ sở sản xuất bằng công nghệ phân tích nâng cao.

Sản phẩm liên quan

Cột liên quan

trang
đi lên trên