技術論壇
發文時間 2019/07/29 作者 j;6u045j6
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近年來人工智慧(AI)已逐漸成為台灣製造業的核心技術,然而AI有設備故障預測的功能嗎?能協助將生產效率和精確度提高嗎?
發文時間 2019/07/29 作者 omnixri
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一般自動化生產設備會產生故障造成停有幾種常見狀況,若要以AI協助分析故障預警則可能有下列幾種解決方式:
- 模具加工更換件提早損壞,如沖壓成型刀具、旋轉加工(銑、鑽、車)刀具,前者可能搭配壓力(震動、噪音)感測器,後者搭配轉速計、電流表(馬達負載)等感測設備,當感測數值開始偏離正常值(上下限)時可能就要提前保養或預備更換刀具,以節省停機保養時間。
- 傳動機構動力元件損壞,這類大多是馬達、 氣壓元件,前者可搭配溫度計檢視是否異常升溫或散熱不良,加裝轉速計、電流表檢視加工速度及阻力是否異常增加,亦可監聽是否有異常聲音, 後者可加裝氣壓感測器檢測工作壓力是否異常增減,以提早保養或下對策。
- 異物掉落工作區造成卡料停機,可加裝物理性阻擋或加裝光學(或視覺)感測器給予警告或致動排除機構。
- 自動化設備自身感測元件失效,如接觸式開關、光電、壓力(氣壓、重量)、溫(濕)度、位移、電壓(流、阻)等感測器,一般高階光電感測或壓力感測器會自帶不穩定警告信號,但多數為節省成本無法自我偵測,若屬此部份造成問題則較難防範,僅能透過經常性保養來解決。
綜合以上狀況大致可視為AI監看常態生產數據偏移量,若開始漂移或超出則立即產生對策(機台自動調整參數、提醒更換部件、提早保養清潔等),如此即可減少停機機率及保養次數及時間。
發文時間 2019/07/31 作者 linda.lin
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我之前看過報導有一套預測維護系統同時包含軟硬體平台-3DSignals,
是利用系統的超聲波傳感器對機器的運行情況進行監聽,
系統維護工程師和技術人員能夠實時估測機器是否出現任何異常,並且通過預測分析和防止關鍵故障的發生。
原文網址:https://kknews.cc/zh-tw/tech/zmbv26q.html
發文時間 2019/08/11 作者 yinghsuan1217
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利用人工智慧的預測~
可以在問題釀成災難或需花費高昂維修費前被預測
大幅度降低維護平台的花費$$
也可以減少了錯誤率和不精確校正所導致的磨損
使得昂貴模具的使用壽命得以延長!
發文時間 2019/08/16 作者 chuckmails
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對於傳統工廠,AI帶給製造業最大的幫助,是自動完成各項製造流程,透過大數據的訓練學習,判斷、預測,採取適當的應對。
製造設備的預診斷,正是關鍵之處。如果設備故障前就能提前預知,用維護取代維修,就可以減少停機而造成的大量損失。
透過人工智慧學習技術,建立實體設備的雲端虛擬設備模型,進行設備健康診斷分析、生命週期模擬,以適時提出設備故障預知及維修排程決策,及可達到設備零故障及生產零中斷的目的。
發文時間 2019/08/29 作者 j;6u045j6
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目前AI已經走入我們的生活當中,雖然很多人都會害怕AI帶給我們的改變,但其實我們也能從AI身上學習到東西,就像透過AI導入生產過程,操作人員也得以學習新技術,讓他們對於生產線上每分每秒的運作,能有更深一層的認識。
發文時間 2019/10/14 作者 ying
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https://ezone.ulifestyle.com.hk/article/2336357
此篇文章中有提到零存機喔~
功能看起來很厲害,一啟動就再也不需人工操作,且自動同步兩組主動式儲存陣列數據,其一停機作自動切換,由另一擔綱
發文時間 2019/10/16 作者 mileen.tsai
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目前也有公司將自動虛擬量測(AVM)和刀具磨耗估測系統,導入了發動機機槳生產線,並結合CPA元件(如震動感測器、電流感測器等)來收集現場生產狀況,待這些數據傳回AVM系統和刀具磨耗系統,來進行即時預測,就可以即時得知產品良率和刀具剩餘壽命。
發文時間 2019/10/29 作者 warehouse
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以台灣最成功的精密螺釘製造商之一的世德工業為例,熟練的老技術工程師團隊會對機器進行校準和維護,以確保生產線的運作順暢。除此之外也運用物聯網的技術將機器連接至雲端,使工程師在校準漂移和錯誤率增加時收到警訊喔。
發文時間 2019/11/06 作者 小文
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之前看過一篇報導
內容是NTT Communication將在工廠內安裝多組麥克風
持續收集生產線的各種聲音
並以NTT集團的雜音抵銷技術
配合人工智慧的聲音特徵解析技術
及異常雜音檢測模式
消除規律活動聲音
並檢測出可能是故障徵兆的特殊聲音來判斷問題嚴重性。
附上參考資料給你,不過是2018年的喔~
https://www.digitimes.com.tw/iot/article.asp?cat=158&cat1=20&id=0000521489_PNM5ODL17UP8JHLOX0NPM
作者 laisan86 發文時間 2019/08/04 按讚 0