預測性維護文章進(jìn)入預測性維護技術(shù)社區

連接未來(lái)：構建準確可靠的工廠(chǎng)預測性維護系統

對于工廠(chǎng)的運維管理者而言，確保所有產(chǎn)線(xiàn)的高效穩定長(cháng)久運行是其核心目標。既要安排好不同產(chǎn)線(xiàn)之間的流水順序，合理規劃物料流轉路徑，又要盡可能增加每一臺工業(yè)設備的工作時(shí)間，達到更高負荷的運轉。但這絕非易事，每一臺工業(yè)設備，哪怕是同樣的批次購買(mǎi)，在同樣的時(shí)間點(diǎn)投入使用，承載著(zhù)完全相同的工作負荷，其各自的損耗程度和故障出現頻率也不盡相同，無(wú)法做到統一管理。而工廠(chǎng)一旦出現意外停工一次，就會(huì )造成巨大的經(jīng)濟損失。來(lái)自西門(mén)子的一份報告顯示，《財富》全球500強中制造和工業(yè)企業(yè)每年因計劃外停機而損失的時(shí)間總計達330萬(wàn)小時(shí)。
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英飛凌攜手Aurora Labs為汽車(chē)行業(yè)提供優(yōu)化的預測性維護解決方案

【2024年1月11日，德國慕尼黑和美國拉斯維加斯訊】英飛凌科技股份公司（FSE代碼：IFX / OTCQX代碼：IFNNY）與極光實(shí)驗室（Aurora Labs，以下同）在CES 2024上發(fā)布了一套全新的人工智能（AI）解決方案，可提高轉向、制動(dòng)、安全氣囊等關(guān)鍵汽車(chē)部件的長(cháng)期可靠性與安全性。兩家公司聯(lián)手打造的解決方案將Aurora Labs屢獲殊榮的Line-of-Code Intelligence? （LOCI） AI技術(shù)運用在英飛凌的32位TriCore? AURIX? TC4x系列微控制器（MC
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e絡(luò )盟進(jìn)一步擴充制造業(yè)預測性維護解決方案陣容

中國上海，2022年11月8日 – 安富利旗下全球電子元器件產(chǎn)品與解決方案分銷(xiāo)商e絡(luò )盟進(jìn)一步加大投入擴充其預測性維護解決方案產(chǎn)品陣容，以助力制造業(yè)廠(chǎng)商快速找到最佳解決方案。 e絡(luò )盟現備有各種工業(yè)部件產(chǎn)品，可用于監測設備的電源、驅動(dòng)器和電機，從而能夠在自動(dòng)化系統出現故障風(fēng)險時(shí)及時(shí)發(fā)出警報。同時(shí)，e絡(luò )盟還可提供大量技術(shù)資源，以助力客戶(hù)掌握工業(yè)維護領(lǐng)域的最新發(fā)展與趨勢。 Farnell及e絡(luò )盟全球技術(shù)營(yíng)銷(xiāo)主管Cliff Ortmeyer表示：“當前，制造業(yè)熟練工嚴重短缺，致使許多企業(yè)更加難以
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德承全新嵌入式電腦DV-1000系列預測性維護的關(guān)鍵角色

隨著(zhù)IIoT & AI技術(shù)的演進(jìn)，越來(lái)越多的制造業(yè)，導入預測性維護以收集工業(yè)現場(chǎng)端的設備數據。運用人工智能與機器學(xué)習技術(shù)來(lái)輔助數據分析，除了提高設備自動(dòng)化的程度外，對于減輕設備維護成本、減少故障停機時(shí)間、降低誤判停機率都大有幫助，從而衍生設備壽命延長(cháng)、創(chuàng )造效率、增加利潤等優(yōu)勢。德承強固型嵌入式電腦 – DIAMOND產(chǎn)品線(xiàn)的高效精簡(jiǎn)型嵌入式電腦DV-1000系列，是將高效能運算和彈性擴展能力整合于小巧緊湊的體積內，可實(shí)時(shí)快速的處理大量數據并進(jìn)行數據的分析，是身處嚴苛環(huán)境的工業(yè)現場(chǎng)，導入預防性維護的
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使用深度學(xué)習進(jìn)行地下電纜系統預測性維護

本文敘述如何使用深度學(xué)習來(lái)進(jìn)行地下電纜系統的預測性維護。利用深度學(xué)習模型能夠接近實(shí)時(shí)地執行分類(lèi)，讓現場(chǎng)的技術(shù)人員可以在擷取到數據后立即看到結果，并且在必要時(shí)重新執行測試。地下電纜系統與陸上電線(xiàn)路網(wǎng)相比，雖然對暴風(fēng)雨、閃電、野火、冰暴、以及其他不利天氣狀況較不敏感；不過(guò)，地下電纜維修成本較高，很難準確指出故障位置及進(jìn)行修復。如果電纜的瑕疵未被偵測出來(lái)，可能導致停電和對大眾造成危險。根據IEEE數據顯示，大約90%的地下電纜系統故障都和局部放電（partial discharge；PD）有關(guān)，也就是電纜內的電
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電動(dòng)馬達預測性維護:企業(yè)部署算法集中管理、保護與擴充

為了提升生產(chǎn)力，企業(yè)級規模的應用架構工程部署項目通常會(huì )采用主-從式軟件開(kāi)發(fā)模型，確認在足夠數量的機臺上所安裝的函式能滿(mǎn)足使用量。本文以一個(gè)估測電動(dòng)馬達健康的預測性維護應用來(lái)說(shuō)明上述所需的功能。如果你想把MATLAB函式分享給另一位同事，只要簡(jiǎn)單地透過(guò)Email就可以達成，不過(guò)這種方式可能不太適合較大的團隊。舉例來(lái)說(shuō)，你沒(méi)有辦法確保每一個(gè)人都使用最新版本的函式，你也沒(méi)有辦法限制他人存取這些具有所有權的程序代碼。而且如果為了滿(mǎn)足高峰期間的使用量而在足夠數量的機臺上安裝了函式，離峰期間則會(huì )有機臺處在閑置狀態(tài)。為
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疫情催生多行業(yè)數字化變革，驅動(dòng)企業(yè)走向系統級創(chuàng )新

疫情催生多行業(yè)迎來(lái)數字化變革，驅動(dòng)企業(yè)走向系統級創(chuàng )新。中國市場(chǎng)大有可為，ADI正加大對中國市場(chǎng)的投資。
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邊緣AI為工業(yè)界帶來(lái)的新變化

在我們看來(lái)，邊緣AI將會(huì )給許多工業(yè)領(lǐng)域帶來(lái)變化，包含對環(huán)境與目標的智能感知, 識別與判斷，對機器運行的最優(yōu)化控制，對設備的預測性維護，等等, 非常多的領(lǐng)域都會(huì )用到。在不遠的將來(lái)，AI（人工智能）將無(wú)處不在，許多工業(yè)設備正在從目前的“可編程”轉向AI與邊緣計算,　而邊緣AI, 作為邊緣端計算的核心部分，將發(fā)揮重要的作用。針對邊緣AI的應用，TI推出了系列應用處理器：Sitara工業(yè)應用處理器產(chǎn)品家族是客戶(hù)針對工業(yè)AI 應用的極佳選擇。例如，目前推出并已經(jīng)量產(chǎn)的AM574x應用處理器，基于典型的多核異構處理器
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工業(yè)傳感器的熱點(diǎn)趨勢及其解決方案

　　迎?九?（《電子產(chǎn)品世界》，北京?100036）　　摘?要：預測性維護、工業(yè)4.0、智能工廠(chǎng)等帶來(lái)了對工業(yè)傳感器的新需求。作者訪(fǎng)問(wèn)了8家領(lǐng)先的工業(yè)傳感器供應商或代理商，請他們介紹了工業(yè)傳感器的新動(dòng)向，及其最新的解決方案?！　￡P(guān)鍵詞：預測性維護；加速度計；慣性傳感器；角度傳感器；低功耗　　1 預測性維護　　1.1 村田無(wú)線(xiàn)振動(dòng)傳感器在預測性維護中的應用　　1）預測性維護的重要性　　轉動(dòng)設備被廣泛地應用于工業(yè)環(huán)境中，而由于設備磨損、老化等原因造成的設備停機給企業(yè)帶來(lái)的損失，這不僅僅包括設備的維修成本，而且
關(guān)鍵字： 201910 預測性維護；加速度計；慣性傳感器；角度傳感器；低功耗工業(yè)4.0

福祿克首次參加上海國際工業(yè)設備維護及升級工程展覽會(huì )（SMEE）

上海國際工業(yè)設備維護與升級工程展覽會(huì )(SMEE)，聚焦工業(yè)維護全產(chǎn)業(yè)戰略及生產(chǎn)設備智能化技術(shù)、生產(chǎn)線(xiàn)升級改造技術(shù)，是中國唯一一個(gè)未來(lái)工廠(chǎng)前沿服務(wù)理念、先進(jìn)技術(shù)的專(zhuān)業(yè)展示平臺。福祿克作為為工業(yè)領(lǐng)域提供專(zhuān)業(yè)預見(jiàn)性維護產(chǎn)品的廠(chǎng)家，我們將于2019年7月3日-6日在上海新國際博覽中心W5館F08展位為您展示：如何為企業(yè)做預測性維護？預測性維護為什么重要？企業(yè)生產(chǎn)設備什么時(shí)候應該做預測性維護？預測性維護應該用到哪兒些產(chǎn)品？讓福祿克助理您的企業(yè)實(shí)現”降低成本，節約能源，保證質(zhì)量“的高效生產(chǎn)模式。2019年7月3日-6
關(guān)鍵字：福祿克預測性維護上海國際工業(yè)設備維護與升級工程展覽會(huì )(SMEE)

預測性維護如何取得成功？

　　作者/Stephan Menze 儒卓力模擬與傳感器產(chǎn)品銷(xiāo)售經(jīng)理摘要：未雨綢繆勝于臨渴掘井。無(wú)論是由于節省成本、缺乏技術(shù)工人還是缺乏動(dòng)力，如果推遲維護操作，你可能會(huì )遇到突然的機器和皮帶故障或生產(chǎn)錯誤。借助于預測性維護，這種情況將不再發(fā)生。不過(guò)，必須遵守幾點(diǎn)方能取得成功?！　￡P(guān)鍵詞：預測性維護；群體智能；傳感器；NB-IoT 每個(gè)預測性維護項目都從正常機器運行期間的機器特性檢測開(kāi)始(如圖1)，例如檢測結構噪聲和空氣噪聲的
關(guān)鍵字： 201606 預測性維護群體智能傳感器 NB-IoT

逐步解決痛點(diǎn) 務(wù)實(shí)建立智能制造系統

德國總理梅克爾宣布推動(dòng)工業(yè)4.0政策至今已有8年，經(jīng)過(guò)一段市場(chǎng)教育后，從2015~2016年開(kāi)始有制造業(yè)嘗試導入智能化架構，不過(guò)對絕大多數廠(chǎng)商尤其是臺灣中小企業(yè)來(lái)說(shuō)，工業(yè)4.0帶來(lái)的智能制造屬于全新概念，再加上最終愿景實(shí)現期過(guò)長(cháng)、需要投入大量資本等顧慮，除了大廠(chǎng)外，臺灣多數業(yè)者都仍采觀(guān)望態(tài)度。
關(guān)鍵字：工業(yè)4.0 智能工廠(chǎng) 智能制造預測性維護設備稼動(dòng)率

親愛(ài)的工廠(chǎng)經(jīng)理：通過(guò)預測性維護，您可預防問(wèn)題的發(fā)生

偶爾檢查您家里的暖通空調系統是預防性維護的一個(gè)很好示例mdash;mdash;對于保持它們正常運行很重要。但假如您能預測到加熱器將在兩個(gè)月后失靈，而此
關(guān)鍵字： MSP430 LEA 預測性維護

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預測性維護介紹

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