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不等机器坏了再修 AI帮你“料事如神”

2019/07/23

原标题:不等机器坏了再修 AI帮你“料事如神”

  在24小时不断作业的工厂里,突发的停机事情会形成不小的丢失。跟着智能技能的开展,有什么新方法可以防止设备毛病形成的出产丢失和资料糟蹋?答案是猜测性保护。

  本年是人工智能与实体经济深度交融之年,其间猜测性保护是重要应用领域,日前,猜测性保护也被CB insight 评为2019年人工智能开展趋势之一。

  随时监控猜测毛病

  猜测性保护便是使用大数据的算法来猜测将来的设备毛病。

  在才智工厂里,出产设备里的传感器等随时监控设备运转状况,把实时运转数据传输到云上并进行剖析,提早预知设备的反常状况,然后最小化设备停机的或许。企业可以根据设备的猜测使用寿数进行设备保护,而不是按计划保护。关于工业设备来说,更高效的保护既可以添加设备寿数又可以下降保护本钱,让现场技能人员更高效地作业,削减安全隐患,防止贵重的停机时刻。如微软Azure IoT渠道,就不断丰富长途设备监控、猜测性保护、工厂联网与可视化等功能。

  猜测性保护经过对重要财物如机床、重要机器外表等设备的健康监测来完成。在联想的PC出产基地合肥联宝工厂(以下简称联宝),5G智能工厂出产线设备猜测性保护解决方案供给了一个数字化工厂的样本。联想集团高档副总裁、数据中心事务高档副总裁童夫尧介绍,联宝经过视觉AI技能完成了摄影、信息处理以及数据反应,完成了工业机器人更精准的操作,一起经过快速辨认潜在质量危险,及时预警,大幅下降了出产损耗。

  联想集团副总裁、联想物联科技兼联想懂的通讯CEO王帅从出产线透明化和机器学习两方面具体地介绍了出产线设备猜测性保护的解决方案。

  首先是经过数字化映射,完成出产线数据透明化。这不只完成设备的数字化映射,还完成车间等级模型的物联网信息数字化映射,在设备实时数据的基础上,添加环境参数、车间信息、报警信息等实时参数,让实际车间愈加虚拟,让虚拟空间更挨近实际,真实完成出产线透明化。

  其次是出产线的设备监控。出产办理人员可以经过3D智能工厂渠道,对出产线上的设备进行3D模型的监控,在线阅读整个出产设备状况及供给3D情境下数字化制作和出产信息,随时随地及时获取出产、质量、订单等各种信息,然后进步办理响应速度和透明度,促进各部分间的常识同享和协作,有利于智能工厂的多维信息传递。

  最终是经过机器学习,完成设备猜测性保护。经过先进的机器学习技能,对海量的设备数据进行剖析,可以训练出该类型设备的数据模型,并将该模型应用于设备状况、健康寿数的猜测中,完成从被动式的设备保护到主动式的猜测性保护改变。



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