制造業(yè)從自動化到智能化的必然選擇(二)(無線充電)

    2022-12-01

    通過人工智能技術實現(xiàn)預測性維護。要知道如果工業(yè)生產(chǎn)線或者設備突然宕機,造成的損失是巨大的。所以我們使用人工智能技術,讓機器在可能的問題發(fā)生之前感知或分析它們。比如工廠的數(shù)控機床,運行一段時間后需要更換。通過對歷史運行數(shù)據(jù)的分析,機器可以提前知道刀具什么時候會損壞,從而提前準備好更換零件,在最近的維修中安排更換刀具。

    如果工業(yè)機器人的減速器和主軸上安裝了傳感器,經(jīng)過機器學習,模型可以通過觀察到的波形檢測出人難以感知的細微變化,并在工業(yè)機器人完全失效前數(shù)周給出有效預警。實際數(shù)據(jù)也表明,人工智能可以比人更早地預測故障,從而減少損失。

    比如在工程巖體分類中,通過采用人工智能,將工程師的經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為深度學習算法,判斷的準確性與人工判斷相當。還有汽車零部件廠商,可以采用深度學習算法,將人工檢測經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為算法,實現(xiàn)無人檢測。

    提前采取措施優(yōu)化操作,如節(jié)能。在工業(yè)領域,生產(chǎn)線針對節(jié)能進行了優(yōu)化。通過對歷史運行數(shù)據(jù)、工廠調(diào)度和設備配置參數(shù)的分析,可以提前發(fā)現(xiàn)異常能耗,并提供降低能耗的措施。


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