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TDK:在故障發(fā)生之前預測異常：超緊湊型傳感器模塊重新定義設備維護的現(xiàn)狀

2022-08-01 01:14:14　　點擊數(shù): ???admin

在生產(chǎn)車間實施預測性維護的技術(shù)挑戰(zhàn)

通常，生產(chǎn)基地應滿負荷運轉(zhuǎn)其機械和設備。因為滿負荷運轉(zhuǎn)可以保持較高的生產(chǎn)力——事實上，許多工廠實行全年全天候運轉(zhuǎn)。如今，人們對預測性維護這一概念產(chǎn)生了極大興趣，可將其作為一種減少機械和設備停機時間的手段。預測性維護是指利用傳感器實時監(jiān)控工廠機械設備，在異常和故障發(fā)生前進行預測，并率先采取行動。

相對于在發(fā)生故障或異常情況后采取行動的傳統(tǒng)反應性維護，預測性維護可以降低故障風險，最大限度地減少生產(chǎn)停機時間，并延長設備壽命。這是正在進行的全球智能工廠運動中的一個重要主題^*1，并有望在各種生產(chǎn)環(huán)境中采用。

在預測性維護中，使用傳感器實時監(jiān)控設備和機械狀況稱為狀態(tài)監(jiān)控，它被視為一項特別關(guān)鍵的技術(shù)。然而，若要試圖實現(xiàn)這一目標，將面臨兩個主要挑戰(zhàn)。首先，在工廠中，各種傳感器和分析工具通常是以不同的系統(tǒng)提供，這讓數(shù)據(jù)的收集和處理變得復雜，從而難以利用分析結(jié)果。其次，由于布線和其他物理限制，通常無法在用戶所需位置實現(xiàn)傳感，難以實現(xiàn)最佳狀態(tài)監(jiān)控。

監(jiān)控電機的運動 — 主要可以通過使用各種傳感器監(jiān)控工廠和工業(yè)機器人內(nèi)部的電機運動，來預測機械和設備的異常和故障。

集成傳感器、邊緣人工智能和網(wǎng)絡的超緊湊型傳感器模塊解決方案

TDK 開發(fā)的 i3 微模塊是世界上首款內(nèi)置邊緣人工智能的傳感器模塊*2，可克服上述兩個挑戰(zhàn)。

i3 微模塊將各種傳感器（振動、溫度、聲音、壓力等）、邊緣人工智能和網(wǎng)狀網(wǎng)絡*3的功能集成到一個單元中，從而促進數(shù)據(jù)聚合、集成和處理，這在過去很難實現(xiàn)。由于 i3 微模塊是一款超緊湊、電池供電的無線傳感器模塊，用戶可以在任何所需位置實現(xiàn)傳感，而不受布線等物理限制。這極大地促進了對機械和設備異常的預測，實現(xiàn)了理想的狀態(tài)監(jiān)控。

為生產(chǎn)車間帶來了許多好處，例如通過可視化設備信息進行監(jiān)控而不是依賴人力，了解機械和設備的運行狀況以幫助延長其使用壽命，以及通過預防意外故障來最大限度地降低生產(chǎn)停機時間——從而有助于建立理想的預測性維護系統(tǒng)。