設備故障診斷系統(tǒng)資訊：物聯(lián)網(wǎng)智能傳感器發(fā)電廠預測維護，節(jié)省機器停機和召回費用

據(jù)國外媒體報道，隨著認知學習技術(shù)的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)智能傳感器在產(chǎn)品線中的應用越來越多，制造工廠進入了預測性維護的新階段。一體化振動變送器將壓電傳感器和精密測量電路集成在一起，實現(xiàn)了傳統(tǒng)“傳感器+信號調(diào)理器”和“傳感器+監(jiān)測儀表”模式的振動測量系統(tǒng)的功能；適合構(gòu)建經(jīng)濟型高精度振動測量系統(tǒng)。無線振動傳感器基于無線技術(shù)的機器狀態(tài)監(jiān)測，具有振動測量及溫度測量功能，操作簡單，自動指示狀態(tài)報警。應用于工業(yè)設備狀態(tài)管理及監(jiān)測控制系統(tǒng)；適合現(xiàn)場設備運行和維護人員監(jiān)測設備狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)問題，保證設備正常可靠運行。電渦流位移傳感器能靜態(tài)和動態(tài)地非接觸、高線性度、高分辨力地測量被測金屬導體距探頭表面的距離。它是一種非接觸的線性化計量工具。認知預測維護不僅可以監(jiān)控車輛生產(chǎn)，還可以在保證生產(chǎn)線順利運行的同時，使用生產(chǎn)線機器制造零件。制造工廠部署大量工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和傳感器后，可以知道機器的運行和健康狀態(tài)，測量精度可以達到分鐘級。AI驅(qū)動平臺采用感知技術(shù)后，不僅可以利用過去的失敗案例自學習，還可以學習預測未來的情況。這個功能極其重要，因為很多召回的癥結(jié)在于新問題的出現(xiàn)。利用傳感器數(shù)據(jù)實現(xiàn)自學習，認知應用可以從微觀層面了解常規(guī)工況和環(huán)境因素對機器的影響，效果遠優(yōu)于人腦常用的宏觀模式。這意味著，當微異常沒有被檢測出來，質(zhì)檢過程發(fā)生微小變化時，可以自動識別上述情況。因此，可以提前預測設備停機或故障的時間，在發(fā)出產(chǎn)品召回或造成設備停機之前，提前解決問題。對于汽車行業(yè)來說，認知預測性維護越來越重要。哪怕是微小的優(yōu)勢，也能為汽車公司節(jié)省數(shù)百萬美元。然而，*令人興奮的是，認知技術(shù)在汽車制造過程中的應用僅僅是個開始。為了確保這項技術(shù)的有效利用，汽車制造商應該努力在生產(chǎn)過程中部署多個接觸點。在*初的制造過程中，認知預測維護可以在產(chǎn)品進入市場之前識別在線缺陷并解決現(xiàn)有問題。當車輛出廠時，預見性維護仍然發(fā)揮著作用。認知預測維修建?？梢愿鶕?jù)互聯(lián)車輛、維修記錄、更換零件的測試數(shù)據(jù)等多個數(shù)據(jù)渠道判斷。此外，天氣狀況、路況、駕駛員注意力、生物識別傳感器和社交媒體都可以獲取相關(guān)信息和數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可用于識別和解決故障，避免設備停機，或快速執(zhí)行維護程序和計劃備件庫存和現(xiàn)場人員配備。

　　這意味著工廠能始終可以采用精準的數(shù)字化模擬其所有機器的運行發(fā)展情況，為其機器能夠提供工裝，查看其是否在未來某個時間段實現(xiàn)中國維護。認知理論學習被引入制造工藝流程后，可分析機器的健康生活狀態(tài)并數(shù)據(jù)上報，從而達到實現(xiàn)學生提前維護，避免后期出現(xiàn)問題故障。