關(guān)鍵泵機(jī)突然停轉(zhuǎn)、電線在工作時(shí)斷裂或組件損耗殆盡，這些情況不僅會(huì)導(dǎo)致生產(chǎn)暫停，而且會(huì)增加生產(chǎn)成本。在智能工廠中，這些計(jì)劃外的設(shè)備故障會(huì)使運(yùn)營(yíng)陷入停滯，造成高昂損失。而預(yù)測(cè)性維護(hù)則能改變這一局面，通過(guò)利用人工智能 (AI) 技術(shù)和實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)，能夠在故障發(fā)生前準(zhǔn)確預(yù)警。不僅能大幅縮短停機(jī)時(shí)間、降低維護(hù)成本，更能確保機(jī)器性能始終處于最佳狀態(tài)。

計(jì)劃外停機(jī)的成本挑戰(zhàn)

在制造行業(yè)，意外的設(shè)備故障可能會(huì)帶來(lái)巨大的財(cái)務(wù)損失。據(jù) 2024 年西門子的一份報(bào)告指出，世界 500 強(qiáng)公司每年因計(jì)劃外停機(jī)損失預(yù)估高達(dá) 1.4 萬(wàn)億美元。傳統(tǒng)的被動(dòng)維修或定期檢修等維護(hù)策略，往往難以有效防范此類生產(chǎn)中斷。

預(yù)測(cè)性維護(hù)提供解決方案

預(yù)測(cè)性維護(hù)利用 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)分析機(jī)器內(nèi)嵌傳感器中的數(shù)據(jù)。通過(guò)監(jiān)測(cè)振動(dòng)、溫度和壓力等變量，這些系統(tǒng)有助于識(shí)別潛在故障。借助該方法，工廠可以適時(shí)安排維護(hù)，減少不必要的檢修并預(yù)防意外故障。

Neuton.AI 的 TinyML 預(yù)測(cè)性維護(hù)方法

Arm 合作伙伴之一 Neuton.AI 為智能工廠的預(yù)測(cè)性維護(hù)提供了成功的實(shí)踐案例。在其無(wú)代碼 TinyML 平臺(tái)上，開(kāi)發(fā)者能夠開(kāi)發(fā)出緊湊高效的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，即便在資源受限的微控制器上也能流暢運(yùn)行。這些模型可以實(shí)時(shí)處理傳感器數(shù)據(jù)，有助于對(duì)異常和潛在故障的即時(shí)檢測(cè)。

例如，Neuton.AI 可利用其平臺(tái)監(jiān)控壓縮機(jī)水泵。通過(guò)分析傳感器數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以預(yù)測(cè)泵可能在何時(shí)發(fā)生故障，從而實(shí)現(xiàn)及時(shí)維護(hù)，避免成本高昂的停機(jī)事件。

預(yù)測(cè)性維護(hù)的優(yōu)勢(shì)

減少停機(jī)時(shí)間：在故障發(fā)生前預(yù)測(cè)故障，有助于主動(dòng)安排維護(hù)，從而盡可能減少計(jì)劃外停機(jī)事件。

節(jié)省成本：針對(duì)性的維護(hù)可減少不必要的檢修，并延長(zhǎng)設(shè)備使用壽命，從而顯著降低成本。

提高安全性：盡早檢測(cè)潛在故障有助于預(yù)防事故發(fā)生，營(yíng)造更可靠的工作環(huán)境。

提升效率：實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和維護(hù)計(jì)劃可優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高整體效率。

預(yù)測(cè)性維護(hù)的實(shí)現(xiàn)

為實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)，需將 AI 和傳感器技術(shù)集成到現(xiàn)有系統(tǒng)中。Neuton.AI 的 TinyML 等平臺(tái)提供易于獲取的解決方案，無(wú)需深厚的編程背景即可快速上手，各種規(guī)模的設(shè)施都能實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)。制造商可以從關(guān)鍵設(shè)備著手，然后逐步擴(kuò)展應(yīng)用范圍，過(guò)渡到更具前瞻性的維護(hù)策略。

智能制造的未來(lái)

隨著智能工廠持續(xù)演進(jìn)，預(yù)測(cè)性維護(hù)將成為保障運(yùn)營(yíng)效率和競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。將 AI 與機(jī)器學(xué)習(xí)集成到維護(hù)策略，不僅可以避免成本高昂的停機(jī)，更將推動(dòng)全自動(dòng)維護(hù)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)。立即部署這些技術(shù)，為未來(lái)的智能工廠奠定基石。

Arm 為邊緣側(cè)設(shè)備賦能預(yù)測(cè)性維護(hù)

Arm 高能效、高性能的處理器是在邊緣側(cè)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)的核心。Neuton.AI 等解決方案使用了基于 Arm 架構(gòu)的微控制器和 NPU，可支持 TinyML 模型和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，這使得智能工廠能夠分析端側(cè)傳感器數(shù)據(jù)。這種方法減少了延遲，降低了對(duì)云端處理的依賴性，并增強(qiáng)了可靠性，不僅使預(yù)測(cè)性維護(hù)能更快速地進(jìn)行，而且更具可擴(kuò)展性和成本效益。