如何通過機器學(xué)習(xí)預(yù)測維護設(shè)備?
作者: 2018年07月03日 來源:全球化工設(shè)備網(wǎng) 瀏覽量:
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物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)正在連接工業(yè)現(xiàn)場的所有設(shè)備,相關(guān)人員可以遠程訪問工廠甚至了解了機器的健康狀況,虛擬世界與現(xiàn)實世界的邊界越來越模糊,工業(yè)數(shù)字化時代已經(jīng)到來,企業(yè)將獲取來自于設(shè)備層的豐富數(shù)據(jù),并用于創(chuàng)造更大的價
物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)正在連接工業(yè)現(xiàn)場的所有設(shè)備,相關(guān)人員可以遠程訪問工廠甚至了解了機器的健康狀況,虛擬世界與現(xiàn)實世界的邊界越來越模糊,工業(yè)數(shù)字化時代已經(jīng)到來,企業(yè)將獲取來自于設(shè)備層的豐富數(shù)據(jù),并用于創(chuàng)造更大的價值收益。
數(shù)字化的巨大價值逐漸被工業(yè)企業(yè)認識到,越來越多的企業(yè)開始投入資金去升級系統(tǒng),從被動式的設(shè)備維護到主動式的預(yù)測性維護轉(zhuǎn)變。在過去,不合理的機器使用讓工廠承受很大的損失,而預(yù)測性維護將發(fā)揮重要作用,可以幫助企業(yè)更好地診斷設(shè)備問題,提升生產(chǎn)的效率和降低成本支出。
在未來,不管你是食品加工還是電子生產(chǎn)或者是汽車制造商,都離不開大數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)將是新時代的黃金。廠商在生產(chǎn)過程利用數(shù)據(jù)提高效率,提升生產(chǎn)的可靠性,或降低整體成本。
預(yù)測性維護減少停機風(fēng)險
熟悉工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的工廠管理者都知道,目前數(shù)字化制造最大的賣點之一是預(yù)見未來的情況,通過數(shù)據(jù)分析可以獲得對設(shè)備性能和過程有效性的洞察力,從而讓設(shè)備管理者知道如何優(yōu)化生產(chǎn),最終為公司創(chuàng)造更大的利益。
預(yù)測性維護的實現(xiàn)改變了傳統(tǒng)工業(yè)設(shè)備管理的方式,設(shè)備使用壽命分析可以預(yù)估設(shè)備維護的時間點,可以根據(jù)設(shè)備狀況做出關(guān)于何時維護系統(tǒng)的明智決策,而不是等設(shè)備故障時再進行響應(yīng)或進行維護。
停機維護可能會讓工廠浪費更多的生產(chǎn)資源,預(yù)測性維護可以最大限度減少計劃外停機的時間,從而增長整體機器運行時間和提升產(chǎn)量,而不需要產(chǎn)生新的資本支出。不過,要進行準(zhǔn)確的預(yù)測維護,必需從大量數(shù)據(jù)中進行分析,實現(xiàn)這一目標(biāo)是具有挑戰(zhàn)性的。
工業(yè)維護中使用機器學(xué)習(xí)
大數(shù)據(jù)處理分析過程中少了不人工智能,利用機器學(xué)習(xí)算法進行處理,是解決大量數(shù)據(jù)分析的重要方法。工廠可以對算法進行培訓(xùn),讓機器自動識別生產(chǎn)數(shù)據(jù)中的異常表現(xiàn),不僅是標(biāo)出有問題的數(shù)據(jù),還要分析出根本原因。
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