基于机器学习技术的云端大数据分析的预测性维护

工业机器人信息资讯 2021-03-16 15:23200网络整理阿特

在现代汽车生产车间中工业智能机器人,数字和智能技术为克服传统制造工艺中的困难开辟了新思路。

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以冲压过程为例。振动直接反映了设备在加工过程中的健康状况,是设备安全评估的核心指标。但是,振动分析极其复杂。生产线上的各种设备和组件的振动会相互影响并相互叠加,从而形成大规模的“复合”振动。只有经验丰富的现场专家才能“理解”这些动态隔行信号。 。但是,专家无法全天实时监控,特别是在伺服压力机的应用场景中,速度工业智能机器人,位移基于机器学习技术的云端大数据分析的预测性维护,压力等不断变化,要用人力资源捕捉复杂的加工过程就更加困难了。 。在没有人力的情况下,人工智能干预是必然的选择。

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西门子数字工业集团客户服务部门和西门子中国研究院的专家团队将专家经验与人工智能相结合,以基于振动分析实现预测性维护。 (北京奔驰)与西门子合作在其冲压车间(第一阶段)生产线的关键设备上安装了70多个传感器,每个传感器每秒可收集20,000多个数据点。将如此大量的数据上传到云中,以基于机器学习技术进行云大数据分析。因此,“智能”人工智能系统已成为专家智慧的延伸,能够实时掌握设备状态并预测未来发生故障的可能性。

“成功部署后,该系统在一天中的某个时间在车间某个地方捕获了电动机的异常振动,并立即通知了客户,避免了计划外的停机并确保了生产线的正常运行。”西门子中国研究院高级研究员周林飞说。 “为下雨天做准备,这使每个人都真正感受到了工业人工智能的价值。”



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