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2024-12-02

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智能组件反馈如何革新预见性维护

智能组件反馈如何革新预见性维护


 

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智能组件反馈如何革新预见性维护 本文刊载于《供需管理》杂志 尽管关于状态监测和预见性维护的讨论已持续多年,这些数据驱动技术的应用势头才刚刚开始。迄今为止,实现这些功能的传感器和软件价格昂贵且复杂,导致只有行业巨头能够部署。同样的障碍也阻碍了一些原始设备制造商(OEM)的产品推广。 这类挑战往往催生创新。本文将探讨具有内置反馈功能的新一代组件的优势,它们正在使预见性维护变得更经济、更简单、更易集成,对客户和潜在用户更具吸引力。 为何选择预见性维护? 目前行业大多采用预防性维护,因为无法预测设备何时会出现故障。部件按固定周期更换,生产线默认停机,即使并无实际维修需求。 假设某配送中心每六周停机维护一次,实际上系统可能持续运行八到九周而不需干预,但缺乏评估系统状态的手段。预防性维护被视为必要的妥协,以规避非计划停机的风险——尽管这意味着大量时间、资金和部件的浪费。 若维护周期恰逢第四季度假期等运输旺季,这些资源显得尤为珍贵。如果客户能对系统状态保持额外两三周的信心,他们在12月能创造多少额外价值? 预见性维护通过持续监测关键组件的性能衰减或潜在故障迹象,提供更高效的策略。您无需更换仍具使用寿命的部件或等待故障发生,而是获得系统健康状况的详细洞察。当关键部件出现异常时,可精确定位问题源,分析根本原因,并制定科学的应对计划。 这种革新性的维护理念并非新事物,已被行业领军企业验证。但其核心优势与主要局限同出一源:数据。 数据洪流的挑战 设备数据采集与分析传统上面临三大障碍: 追踪每个关键组件需要大量昂贵设备(如光电传感器、加速度计、振动传感器等),且需专业工艺工程师校准,增加人力需求 不同品牌或类型的传感器通信方式各异,缺乏通用标准 传感器产生的海量数据难以解读,尤其对一线员工而言。缺乏专业分析软件时,信息过载与信息缺失同样有害 这些因素使中小企业难以触及预见性维护。如今,具备"反馈能力"的组件正在大幅降低该技术的成本和复杂度。 实现预见性维护的承诺 自带反馈功能的组件更易将数据驱动能力集成至仓储自动化系统。相比外接传感器,它们成本更低、无需校准,通过简单线束即可向可编程逻辑控制器(PLC)反馈数据。当前使用状态、加速度、分拣位置等参数均可实时监控。 数据粒度因产品而异。最基础的反馈层级是模拟信号,指示正常运行、警告或故障状态。当系统组件性能超出可调阈值时触发警告,虽非紧急状况,但需在下次计划停机时排查。故障信号更为严重,表明组件失效可能影响整个系统,可根据预设条件触发即时警报或累计计数报警。 数字系统能提供更详尽的性能数据。例如实时监测设备对PLC指令的响应,确保长期运行一致性。更精细的数据可加速故障排查:若TrueDrive™电动滚筒设定转速800RPM而实际仅600RPM,此类特异性数据有助于快速判定问题严重性和根源。Solligence™快转执行器和VersaSort™模块同样具备精准反馈能力。 数据解读的艺术 发现问题本质与提前预警同样重要。随着资深技师退休和合格人才短缺,预见性维护系统提供的深度洞察价值凸显。 假设夜班期间触发警告,经验较少的维护人员需要判断:问题需立即处理还是可待早班资深技师处理?如需即时修复,现有人员能否在15-20分钟停机窗口完成?是否需要联系OEM技术支持?客户本地网络上的软件工具可帮助团队基于可靠数据快速决策。 防故障并非该技术唯一优势。用户还能追踪性能趋势以监控吞吐量、识别瓶颈、优化人力配置,发掘设备效能提升空间。 价值主张的传达 嵌入式传感组件及其数据分析子系统虽带来轻微成本上升,但其创造的预见性能力、避免的非计划中断、减少的过度维护成本,使投资快速获得回报。系统所需外接传感器数量的减少,从第一天就开始创造节省。 尽管预见性维护已是快速成熟的领域,许多客户仍因其"新锐"属性而担忧过早采用的风险。演示回路通过直观展示系统价值,成为消除顾虑的有效手段。 智能组件还使您能更准确预测所开发系统的能力。为每个客户量身定制的量化节省估算,将帮助您构建更具说服力的价值主张。 请点击此处访问英文页面。


本文刊载于《供需管理》杂志

 

尽管关于状态监测和预见性维护的讨论已持续多年,这些数据驱动技术的应用势头才刚刚开始。迄今为止,实现这些功能的传感器和软件价格昂贵且复杂,导致只有行业巨头能够部署。同样的障碍也阻碍了一些原始设备制造商(OEM)的产品推广。

这类挑战往往催生创新。本文将探讨具有内置反馈功能的新一代组件的优势,它们正在使预见性维护变得更经济、更简单、更易集成,对客户和潜在用户更具吸引力。

 

为何选择预见性维护?
目前行业大多采用预防性维护,因为无法预测设备何时会出现故障。部件按固定周期更换,生产线默认停机,即使并无实际维修需求。

假设某配送中心每六周停机维护一次,实际上系统可能持续运行八到九周而不需干预,但缺乏评估系统状态的手段。预防性维护被视为必要的妥协,以规避非计划停机的风险——尽管这意味着大量时间、资金和部件的浪费。

若维护周期恰逢第四季度假期等运输旺季,这些资源显得尤为珍贵。如果客户能对系统状态保持额外两三周的信心,他们在12月能创造多少额外价值?

预见性维护通过持续监测关键组件的性能衰减或潜在故障迹象,提供更高效的策略。您无需更换仍具使用寿命的部件或等待故障发生,而是获得系统健康状况的详细洞察。当关键部件出现异常时,可精确定位问题源,分析根本原因,并制定科学的应对计划。

这种革新性的维护理念并非新事物,已被行业领军企业验证。但其核心优势与主要局限同出一源:数据。

 

数据洪流的挑战
设备数据采集与分析传统上面临三大障碍:

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  1. 追踪每个关键组件需要大量昂贵设备(如光电传感器、加速度计、振动传感器等),且需专业工艺工程师校准,增加人力需求

  2. 不同品牌或类型的传感器通信方式各异,缺乏通用标准

  3. 传感器产生的海量数据难以解读,尤其对一线员工而言。缺乏专业分析软件时,信息过载与信息缺失同样有害

这些因素使中小企业难以触及预见性维护。如今,具备"反馈能力"的组件正在大幅降低该技术的成本和复杂度。

 

实现预见性维护的承诺
自带反馈功能的组件更易将数据驱动能力集成至仓储自动化系统。相比外接传感器,它们成本更低、无需校准,通过简单线束即可向可编程逻辑控制器(PLC)反馈数据。当前使用状态、加速度、分拣位置等参数均可实时监控。

数据粒度因产品而异。最基础的反馈层级是模拟信号,指示正常运行、警告或故障状态。当系统组件性能超出可调阈值时触发警告,虽非紧急状况,但需在下次计划停机时排查。故障信号更为严重,表明组件失效可能影响整个系统,可根据预设条件触发即时警报或累计计数报警。

数字系统能提供更详尽的性能数据。例如实时监测设备对PLC指令的响应,确保长期运行一致性。更精细的数据可加速故障排查:若TrueDrive™电动滚筒设定转速800RPM而实际仅600RPM,此类特异性数据有助于快速判定问题严重性和根源。Solligence™快转执行器VersaSort™模块同样具备精准反馈能力。

 

数据解读的艺术
发现问题本质与提前预警同样重要。随着资深技师退休和合格人才短缺,预见性维护系统提供的深度洞察价值凸显。

假设夜班期间触发警告,经验较少的维护人员需要判断:问题需立即处理还是可待早班资深技师处理?如需即时修复,现有人员能否在15-20分钟停机窗口完成?是否需要联系OEM技术支持?客户本地网络上的软件工具可帮助团队基于可靠数据快速决策。

防故障并非该技术唯一优势。用户还能追踪性能趋势以监控吞吐量、识别瓶颈、优化人力配置,发掘设备效能提升空间。

 

价值主张的传达
嵌入式传感组件及其数据分析子系统虽带来轻微成本上升,但其创造的预见性能力、避免的非计划中断、减少的过度维护成本,使投资快速获得回报。系统所需外接传感器数量的减少,从第一天就开始创造节省。

尽管预见性维护已是快速成熟的领域,许多客户仍因其"新锐"属性而担忧过早采用的风险。演示回路通过直观展示系统价值,成为消除顾虑的有效手段。

智能组件还使您能更准确预测所开发系统的能力。为每个客户量身定制的量化节省估算,将帮助您构建更具说服力的价值主张。

点击此处访问英文页面。

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公司新闻2021-11-11

德昌电机与 Cortica 成立合资企业 Lean AI 为制造业的质量检测带来革命性的创新

2021年11月11日     把自主人工智能应用于制造业,透过安装于生产线的简单快速配置,实现自动化质量检测,缔造产品质量零瑕疵     以色列特拉维夫 / 中国香港, 2021年11月11日  — 德昌电机集团和Cortica集团成立合资企业,建立自主检测系统,彻底改变质量检测市场。Lean AI是一家具突破性思维的初创公司,它将利用德昌电机在制造业的丰富知识和经验以及Cortica独特的自主人工智能技术彻底改变视觉检测市场。     目前,深度机器学习的受监督性质量检测系统往往需时数周甚至数月的调试才能应用于实际生产,现有系统依赖数据科学家或AI专家,并需大量手动标记的产品质量缺陷的图像作为机器的训练元素。该系统需要不断维修和反复训练以应对生产上的轻微变化,无法自动调节适应新产品、新缺陷和周边硬件更新。     Lean AI的创新技术克服了现有的受监督质量检测系统的不足,其非监督性的学习能力可以在极短时间内处理图像信息,利用未被标记的原始数据,预知性算法以及编译数据,极大提高了产品检测生产线上的部署速度和规模。作为独立于周边硬件、产品及其缺陷变化的开放平台,Lean AI可以与所有的系统集成商、原始设备制造商和自动化解决方案制造商合作。     “凭着 Cortica 自主人工智能技术的强大功能,以及德昌对市场的广泛洞悉,Lean AI将可供应制造业质量检测方面的人工智能产品,有助降低人为错误的風險,并解决当前质检市场中的痛点。”Lean AI首席执行官 Karina Odinaev说。     “德昌电机很高兴宣布与 Cortica 成立合资企业。我们充分了解到在生产环境中运用人工智能质量检测软件所面临的挑战,尤其在部署速度和长期可靠性方面。”德昌电机高级副总裁汪浩然说。 “Cortica 的自主人工智能技术可以解决许多相关问题,实现更快、更广泛的应用。”     “Cortica 开发了与传统深度学习系统截然不同的自主学习 AI算法。自主人工智能技术像人脑一样运作——它並非一个固定系统;相反,它可不断适应各种场景并实时在线学习与自我完善。”Cortica 的创始人兼主席Igal Raichelgauz 说。“这个技术所需的运算能力比传统机器少得多,可以很少的成本进行部署,并提供卓越的成果。我们的技术强大且应用广泛,可适用于多种信号领域,例如视觉、音频、时间序列和其他领域;视觉检测只是开始。自主人工智能技术正迅速成为行业的标杆。”     当前全球机器视觉市场规模达 110 亿美元,预计到 2026 年将增加到 155 亿美元。当市场规模不断增加,以及人工智能的技术不断进步,机器视觉解决方案将从根本上革新制造业的质量检测方法,减少产品缺陷造成的损失,最终达到增加制造业利润的目的。     在进一步评论Lean AI的成立时,汪浩然说:“德昌电机在制造业的丰富经验为该技术的商业化提供了一个独特的平台。Lean AI还为德昌电机开发和营销软件产品开辟了一条新途径。因此,这对我们来说既是技术创新,也是商业模式创新。将来也有机会将该技术应用于质量预测和专业软件系统。这是德昌电机第二次在以色列的技术投资,我们将继续评估此类相关投资机会。”     了解更多有关Lean AI如何为质量检测领域带来革命性技术创新的信息:https://lean-ai-tech.com/     关于德昌电机集团 德昌电机集团是电机、执行器、驱动子系统及相关机电部件的国际领先制造商。集团为许多行业提供服务,包括汽车产品、智能电表、医疗器械、商务设备、家居自动化、通风设备、家用电器、电动工具及割草机和园艺设备。集团总部设于香港及于全球 22 个国家雇用超过35,000人。德昌电机控股有限公司在香港联合交易所有限公司上市(股票代码:179)。     关于 Cortica 集团 Cortica集团开发了自主人工智能,可以模拟哺乳动物皮层的自然过程。它的无监督学习方法模仿了大脑处理信息的方式:使机器能够在没有人工干预的情况下自主学习、协作和与世界互动。该技术获得了250多项专利和专利申请,以及10年前沿研究的大力支持,正在为一个更智能、更安全的世界带来视觉智能领域的革命。