電機(jī)如何用物聯(lián)網(wǎng)為傳統(tǒng)應(yīng)用加持?
內(nèi)容簡(jiǎn)介:利用物聯(lián)網(wǎng),工廠車間的每一臺(tái)電機(jī)都配備一個(gè)或多個(gè)連接至(最好采用無(wú)線連接方式)控制數(shù)據(jù)庫(kù)的傳感器,而控制數(shù)據(jù)庫(kù)則連續(xù)不斷地收集電機(jī)相關(guān)數(shù)據(jù)??刂茢?shù)據(jù)庫(kù)可利用人工智能 (AI) 學(xué)習(xí)每臺(tái)電機(jī)的正常運(yùn)行情況,且通常在經(jīng)過(guò)短期學(xué)習(xí)后,可在出現(xiàn)與正常運(yùn)行情況有偏差的情況下發(fā)出即時(shí)警報(bào)。
海量數(shù)據(jù)如何創(chuàng)造價(jià)值?關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)價(jià)值如何體現(xiàn)不少人都存有疑惑。就讓Qorvo無(wú)線連接業(yè)務(wù)部總經(jīng)理Cees Links以電機(jī)維修為例來(lái)說(shuō)明工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)如何為電機(jī)和工廠創(chuàng)造實(shí)際價(jià)值。
電機(jī)有各種尺寸,它們通常采用主電源供電,但有時(shí)候也會(huì)采用電池,如電動(dòng)汽車。我們家中有許多電機(jī),它們存在于真空吸塵器、冰箱、冰柜、車庫(kù)門(mén)開(kāi)門(mén)器中。當(dāng)然,許多玩具也配備了微型電機(jī),如火車模型中的火車頭。
此外,工廠也配備了許多電機(jī),用于各種作業(yè):起重、沖壓、泵送、抽吸或干燥,基本上是所有能夠通過(guò)運(yùn)動(dòng)完成的作業(yè)。電機(jī)是當(dāng)今工業(yè)的主力,它們還用于一些塵土彌漫、危險(xiǎn)或人力難以抵達(dá)的區(qū)域。簡(jiǎn)而言之,沒(méi)有電機(jī)就不存在什么現(xiàn)代工業(yè)生活。
如何維修?
電機(jī)屬于機(jī)械裝置,所以偶爾發(fā)生故障也不足為奇。統(tǒng)計(jì)資料表明每年電機(jī)的故障率為 7%;通常情況下,每 14 年電機(jī)就會(huì)停止工作一次。大家可能會(huì)想,還不錯(cuò)。但是對(duì)于一家擁有上百臺(tái)電機(jī)的工廠來(lái)說(shuō),這意味著差不多每個(gè)月都會(huì)有一臺(tái)電機(jī)發(fā)生故障。請(qǐng)記住,一臺(tái)電機(jī)發(fā)生故障有時(shí)候意味著整條生產(chǎn)線的故障,這種情況很快就會(huì)產(chǎn)生非常高的成本??紤]到現(xiàn)實(shí)因素,電機(jī)故障會(huì)的時(shí)機(jī)可能會(huì)非常不好,如剛好在必須交付重要訂單之前發(fā)生故障。
為減少意外停機(jī)時(shí)間,工廠通常都會(huì)雇傭維修人員。電機(jī)維修是其工作的重要部分,但也很昂貴。電機(jī)維修的方法有幾種:
預(yù)防性維修。根據(jù)預(yù)估的電機(jī)平均運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)制定維修計(jì)劃。為了安全起見(jiàn),以及避免電機(jī)徹底故障,通常會(huì)過(guò)早(偶爾會(huì)過(guò)晚)進(jìn)行維修,且可能替換運(yùn)行正常且仍處于良好狀態(tài)的零件。需要注意的是,這無(wú)法保證在維修后短時(shí)間內(nèi)不會(huì)出現(xiàn)新問(wèn)題。
“運(yùn)行直至故障”維修。該方法在機(jī)器停止運(yùn)行時(shí)才進(jìn)行維修。這通常會(huì)導(dǎo)致需要更換整個(gè)電機(jī),因?yàn)樵诂F(xiàn)場(chǎng)修理故障電機(jī)并不容易。
根據(jù)狀態(tài)進(jìn)行維修。通常情況下,電機(jī)在出現(xiàn)故障前都會(huì)開(kāi)始出現(xiàn)一些異常(如噪音、不平衡、運(yùn)行緩慢等)。在根據(jù)狀態(tài)進(jìn)行維修方法中,維修專家檢查每個(gè)電機(jī),并使用適當(dāng)工具“聽(tīng)”電機(jī)發(fā)出的聲音,就像醫(yī)生使用聽(tīng)診器那樣。根據(jù)不同的環(huán)境,這可能是一個(gè)輕松的任務(wù),也可能是一個(gè)困難甚至危險(xiǎn)的任務(wù)。當(dāng)然,維修專家不可能同時(shí)出現(xiàn)在所有地方。
盡管存在缺點(diǎn),但預(yù)防性維修可能比“運(yùn)行直至故障”方法更好且更具成本效益——但根據(jù)狀態(tài)進(jìn)行維修可能是更好的選擇,尤其是用于物聯(lián)網(wǎng)時(shí)。
電機(jī)如何用物聯(lián)網(wǎng)為傳統(tǒng)應(yīng)用加持——西安泰富西瑪電機(jī)(西安西瑪電機(jī)集團(tuán)股份有限公司)官方網(wǎng)站
利用物聯(lián)網(wǎng),工廠車間的每一臺(tái)電機(jī)都配備一個(gè)或多個(gè)連接至(最好采用無(wú)線連接方式)控制數(shù)據(jù)庫(kù)的傳感器,而控制數(shù)據(jù)庫(kù)則連續(xù)不斷地收集電機(jī)相關(guān)數(shù)據(jù)??刂茢?shù)據(jù)庫(kù)可利用人工智能 (AI) 學(xué)習(xí)每臺(tái)電機(jī)的正常運(yùn)行情況,且通常在經(jīng)過(guò)短期學(xué)習(xí)后,可在出現(xiàn)與正常運(yùn)行情況有偏差的情況下發(fā)出即時(shí)警報(bào)。換句話說(shuō),整合了 AI 的物聯(lián)網(wǎng)不僅能夠發(fā)現(xiàn)即將出現(xiàn)的問(wèn)題,而且還能持續(xù)掃描問(wèn)題。
請(qǐng)記住,這種控制數(shù)據(jù)庫(kù)并不需要進(jìn)行編程,只需向其提供數(shù)據(jù),該控制數(shù)據(jù)庫(kù)就能夠“自動(dòng)”學(xué)習(xí)區(qū)分正常運(yùn)行情況和例外情況。當(dāng)出現(xiàn)例外情況(即問(wèn)題)時(shí),該控制數(shù)據(jù)庫(kù)就會(huì)發(fā)出即時(shí)警報(bào),這在許多情況下可避免電機(jī)整體故障和更換。這種智能警報(bào)還可在開(kāi)始出現(xiàn)問(wèn)題之時(shí)解決問(wèn)題,而不是進(jìn)行可能過(guò)早、過(guò)晚或完全錯(cuò)過(guò)即將出現(xiàn)的故障的日常維護(hù)。根據(jù)問(wèn)題和警報(bào)的嚴(yán)重性,我們甚至可以計(jì)劃好電機(jī)的停機(jī)時(shí)間,以最大限度地減少運(yùn)營(yíng)中斷的影響。
最后,這種基于傳感器的數(shù)據(jù)收集方法比任何人類可實(shí)現(xiàn)的方法更加精確和徹底。人的眼睛和耳朵無(wú)法發(fā)現(xiàn)任何特定電機(jī)的質(zhì)量緩慢下降,直至出現(xiàn)嚴(yán)重問(wèn)題或故障,但是物聯(lián)網(wǎng)甚至能夠注意到正常性能的長(zhǎng)期最小變化。
物聯(lián)網(wǎng)的真正價(jià)值:更快更好地制定決策
我們認(rèn)為我們生活在一個(gè)現(xiàn)代化世界,但實(shí)際上由于制定錯(cuò)誤決策和/或制定決策過(guò)于緩慢,我們浪費(fèi)了大量資源和金錢(qián)。物聯(lián)網(wǎng)可確保收集足夠數(shù)據(jù),包括已經(jīng)存在但從未捕獲到的高性價(jià)比數(shù)據(jù)。而且我們能夠不斷輕松地捕獲大量此類數(shù)據(jù)。利用 AI,我們能夠從數(shù)據(jù)中獲得信息,以便更快更好地制定決策。
轉(zhuǎn)載請(qǐng)說(shuō)明來(lái)自西安泰富西瑪電機(jī)(西安西瑪電機(jī)集團(tuán)股份有限公司)官方網(wǎng)站:http://www.92vd.com/zixun/hangyedongtai157.html
電機(jī)有各種尺寸,它們通常采用主電源供電,但有時(shí)候也會(huì)采用電池,如電動(dòng)汽車。我們家中有許多電機(jī),它們存在于真空吸塵器、冰箱、冰柜、車庫(kù)門(mén)開(kāi)門(mén)器中。當(dāng)然,許多玩具也配備了微型電機(jī),如火車模型中的火車頭。
此外,工廠也配備了許多電機(jī),用于各種作業(yè):起重、沖壓、泵送、抽吸或干燥,基本上是所有能夠通過(guò)運(yùn)動(dòng)完成的作業(yè)。電機(jī)是當(dāng)今工業(yè)的主力,它們還用于一些塵土彌漫、危險(xiǎn)或人力難以抵達(dá)的區(qū)域。簡(jiǎn)而言之,沒(méi)有電機(jī)就不存在什么現(xiàn)代工業(yè)生活。
如何維修?
電機(jī)屬于機(jī)械裝置,所以偶爾發(fā)生故障也不足為奇。統(tǒng)計(jì)資料表明每年電機(jī)的故障率為 7%;通常情況下,每 14 年電機(jī)就會(huì)停止工作一次。大家可能會(huì)想,還不錯(cuò)。但是對(duì)于一家擁有上百臺(tái)電機(jī)的工廠來(lái)說(shuō),這意味著差不多每個(gè)月都會(huì)有一臺(tái)電機(jī)發(fā)生故障。請(qǐng)記住,一臺(tái)電機(jī)發(fā)生故障有時(shí)候意味著整條生產(chǎn)線的故障,這種情況很快就會(huì)產(chǎn)生非常高的成本??紤]到現(xiàn)實(shí)因素,電機(jī)故障會(huì)的時(shí)機(jī)可能會(huì)非常不好,如剛好在必須交付重要訂單之前發(fā)生故障。
為減少意外停機(jī)時(shí)間,工廠通常都會(huì)雇傭維修人員。電機(jī)維修是其工作的重要部分,但也很昂貴。電機(jī)維修的方法有幾種:
預(yù)防性維修。根據(jù)預(yù)估的電機(jī)平均運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)制定維修計(jì)劃。為了安全起見(jiàn),以及避免電機(jī)徹底故障,通常會(huì)過(guò)早(偶爾會(huì)過(guò)晚)進(jìn)行維修,且可能替換運(yùn)行正常且仍處于良好狀態(tài)的零件。需要注意的是,這無(wú)法保證在維修后短時(shí)間內(nèi)不會(huì)出現(xiàn)新問(wèn)題。
“運(yùn)行直至故障”維修。該方法在機(jī)器停止運(yùn)行時(shí)才進(jìn)行維修。這通常會(huì)導(dǎo)致需要更換整個(gè)電機(jī),因?yàn)樵诂F(xiàn)場(chǎng)修理故障電機(jī)并不容易。
根據(jù)狀態(tài)進(jìn)行維修。通常情況下,電機(jī)在出現(xiàn)故障前都會(huì)開(kāi)始出現(xiàn)一些異常(如噪音、不平衡、運(yùn)行緩慢等)。在根據(jù)狀態(tài)進(jìn)行維修方法中,維修專家檢查每個(gè)電機(jī),并使用適當(dāng)工具“聽(tīng)”電機(jī)發(fā)出的聲音,就像醫(yī)生使用聽(tīng)診器那樣。根據(jù)不同的環(huán)境,這可能是一個(gè)輕松的任務(wù),也可能是一個(gè)困難甚至危險(xiǎn)的任務(wù)。當(dāng)然,維修專家不可能同時(shí)出現(xiàn)在所有地方。
盡管存在缺點(diǎn),但預(yù)防性維修可能比“運(yùn)行直至故障”方法更好且更具成本效益——但根據(jù)狀態(tài)進(jìn)行維修可能是更好的選擇,尤其是用于物聯(lián)網(wǎng)時(shí)。
電機(jī)如何用物聯(lián)網(wǎng)為傳統(tǒng)應(yīng)用加持——西安泰富西瑪電機(jī)(西安西瑪電機(jī)集團(tuán)股份有限公司)官方網(wǎng)站
利用物聯(lián)網(wǎng),工廠車間的每一臺(tái)電機(jī)都配備一個(gè)或多個(gè)連接至(最好采用無(wú)線連接方式)控制數(shù)據(jù)庫(kù)的傳感器,而控制數(shù)據(jù)庫(kù)則連續(xù)不斷地收集電機(jī)相關(guān)數(shù)據(jù)??刂茢?shù)據(jù)庫(kù)可利用人工智能 (AI) 學(xué)習(xí)每臺(tái)電機(jī)的正常運(yùn)行情況,且通常在經(jīng)過(guò)短期學(xué)習(xí)后,可在出現(xiàn)與正常運(yùn)行情況有偏差的情況下發(fā)出即時(shí)警報(bào)。換句話說(shuō),整合了 AI 的物聯(lián)網(wǎng)不僅能夠發(fā)現(xiàn)即將出現(xiàn)的問(wèn)題,而且還能持續(xù)掃描問(wèn)題。
請(qǐng)記住,這種控制數(shù)據(jù)庫(kù)并不需要進(jìn)行編程,只需向其提供數(shù)據(jù),該控制數(shù)據(jù)庫(kù)就能夠“自動(dòng)”學(xué)習(xí)區(qū)分正常運(yùn)行情況和例外情況。當(dāng)出現(xiàn)例外情況(即問(wèn)題)時(shí),該控制數(shù)據(jù)庫(kù)就會(huì)發(fā)出即時(shí)警報(bào),這在許多情況下可避免電機(jī)整體故障和更換。這種智能警報(bào)還可在開(kāi)始出現(xiàn)問(wèn)題之時(shí)解決問(wèn)題,而不是進(jìn)行可能過(guò)早、過(guò)晚或完全錯(cuò)過(guò)即將出現(xiàn)的故障的日常維護(hù)。根據(jù)問(wèn)題和警報(bào)的嚴(yán)重性,我們甚至可以計(jì)劃好電機(jī)的停機(jī)時(shí)間,以最大限度地減少運(yùn)營(yíng)中斷的影響。
最后,這種基于傳感器的數(shù)據(jù)收集方法比任何人類可實(shí)現(xiàn)的方法更加精確和徹底。人的眼睛和耳朵無(wú)法發(fā)現(xiàn)任何特定電機(jī)的質(zhì)量緩慢下降,直至出現(xiàn)嚴(yán)重問(wèn)題或故障,但是物聯(lián)網(wǎng)甚至能夠注意到正常性能的長(zhǎng)期最小變化。
物聯(lián)網(wǎng)的真正價(jià)值:更快更好地制定決策
我們認(rèn)為我們生活在一個(gè)現(xiàn)代化世界,但實(shí)際上由于制定錯(cuò)誤決策和/或制定決策過(guò)于緩慢,我們浪費(fèi)了大量資源和金錢(qián)。物聯(lián)網(wǎng)可確保收集足夠數(shù)據(jù),包括已經(jīng)存在但從未捕獲到的高性價(jià)比數(shù)據(jù)。而且我們能夠不斷輕松地捕獲大量此類數(shù)據(jù)。利用 AI,我們能夠從數(shù)據(jù)中獲得信息,以便更快更好地制定決策。
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