在制造業(yè)中，設(shè)備維護長期以來普遍采用“預(yù)防性維護（TBM：Time-Based Maintenance，定期檢修，基于時間的維護）”方式，以固定的周期進行點檢和零部件更換。然而，這種方法實際上會導(dǎo)致正常設(shè)備也會被迫定期停機，不僅會增加作業(yè)成本，還會加重現(xiàn)場作業(yè)負擔(dān)。而且，過度的點檢作業(yè)反而可能導(dǎo)致操作失誤和人為差錯。因此近年來，業(yè)界正加速向“預(yù)測性維護（CBM：Condition-Based Maintenance，狀態(tài)檢修，基于狀態(tài)的維護）”方式轉(zhuǎn)型，即實時監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)，在設(shè)備出現(xiàn)“異常征兆”階段就及時進行精準(zhǔn)維護。

本文將詳細介紹ROHM為有效實現(xiàn)預(yù)測性維護而提出的AI解決方案“Solist-AI?”。

1.從預(yù)防性維護（TBM）轉(zhuǎn)向預(yù)測性維護（CBM）

預(yù)防性維護（TBM）與預(yù)測性維護（CBM）的最大區(qū)別在于以什么為基準(zhǔn)進行維護。

預(yù)防性維護是指不論設(shè)備狀態(tài)如何，均以“時間”為基準(zhǔn)，定期進行檢修和零部件更換的維護方式。而預(yù)測性維護則是一種僅在“真正需要時”才實施點檢和修理的維護方式。通過傳感器持續(xù)監(jiān)測設(shè)備的溫度、振動、電流等參數(shù)，并對采集到的大量時序數(shù)據(jù)進行處理，識別細微的模式變化，從而定量分析和把握異常征兆，這些都離不開AI技術(shù)的貢獻。

采用預(yù)測性維護方式，將無需再定期停止正常運行的設(shè)備。利用AI優(yōu)化維護時機，可有效降低作業(yè)成本和現(xiàn)場負擔(dān)，同時減少因過度點檢導(dǎo)致的作業(yè)失誤和人為差錯。而且，這種方式不依賴技術(shù)人員的感覺和經(jīng)驗，可確保穩(wěn)定的維護品質(zhì)，因此作為應(yīng)對熟練技術(shù)人員減少、人手不足等現(xiàn)場課題的有效對策而備受矚目。

2.從“云端型”轉(zhuǎn)向“端點型”

但是，以往的云端AI系統(tǒng)存在諸多挑戰(zhàn)，比如通信延遲、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境構(gòu)建和運維管理負擔(dān)、數(shù)據(jù)收發(fā)過程中的信息泄露預(yù)防對策等，這些課題會帶來很大的負擔(dān)。

另外，由于需要預(yù)先收集并準(zhǔn)備海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，因此針對每臺設(shè)備所處的不同現(xiàn)場環(huán)境以及個體差異進行不同的應(yīng)對也很困難。此外，高精度AI處理需要CPU和GPU等運算資源，最終導(dǎo)致功耗也隨之增加。

因此，“端點型AI”正在加速取代“云端型AI”。如果是可通過裝有傳感器和微控制器的現(xiàn)場設(shè)備（端點）完成AI訓(xùn)練和推理的“端點型AI”，則可以靈活應(yīng)對每臺設(shè)備，在進行實時處理的同時保持低功耗。而且，因其不會將數(shù)據(jù)發(fā)送至云端，所以安全性更高。

作為預(yù)測性維護的關(guān)鍵——邊緣計算理想的端側(cè)AI解決方案，ROHM開發(fā)出"Solist-AI?"。該名稱源自“Solution with On-device Learning IC for STandalone-AI”，正如音樂術(shù)語“獨奏者（soloist）”所象征的，寓意著無需依賴云端或網(wǎng)絡(luò)，僅憑現(xiàn)場設(shè)備自身即可完成從AI訓(xùn)練到推理的全過程。

*“Solist-AI?”是ROHM Co.，Ltd.的商標(biāo)或注冊商標(biāo)。

另一方面，相較于以往AI（云端/邊緣/端點型），Solist-AI?在同時處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和處理圖像數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)略遜，因此在精密故障分析等高級解析場景中，云端型AI更具優(yōu)勢。

但對于無需高級解析的應(yīng)用場景而言，Solist-AI?在可大幅降低網(wǎng)絡(luò)維護和云服務(wù)使用費等成本方面有顯著優(yōu)勢。

另外，還可通過增量訓(xùn)練功能可實時更新設(shè)備老化狀態(tài)數(shù)據(jù)，并根據(jù)老化程度高精度判別正常與異常狀態(tài)，這是Solist-AI?在替代以往AI時的一大優(yōu)勢。

3. 預(yù)測性維護的理想解決方案——“Solist-AI?”

Solist-AI?與通用AI處理器不同，它是專為故障預(yù)警等特定用途設(shè)計的，能夠根據(jù)用途和環(huán)境現(xiàn)場學(xué)習(xí)并優(yōu)化最佳模型，因此可靈活應(yīng)對不同設(shè)備的個體差異及環(huán)境變化。

該解決方案的核心——Solist-AI?微控制器，搭載了ROHM自主研發(fā)的AI運算用加速器“AxlCORE-ODL）”。AxlCORE-ODL可通過硬件執(zhí)行三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理和FFT（快速傅里葉變換）處理，并可實時檢測并預(yù)警現(xiàn)場發(fā)生的各種異常和變化。

Solist-AI?解決方案的最大特色在于其簡約性——僅需傳感器和微控制器即可實現(xiàn)“獨立AI”。以往的AI解決方案必須依賴云端和網(wǎng)絡(luò)連接，而Solist-AI?則完全無需任何網(wǎng)絡(luò)環(huán)境支持。因此，僅需加裝在現(xiàn)場的設(shè)備或儀器上，即可輕松引入，它可以將通信延遲和信息泄露風(fēng)險控制在非常低的程度。

其機制通過內(nèi)置的AI專用加速器“AxlCORE-ODL”即可實現(xiàn)。

通過對傳感器檢測到的振動、溫度、電流等數(shù)據(jù)進行實時訓(xùn)練與推理，將“不同于以往”的異常征兆量化為數(shù)值并發(fā)出預(yù)警。另外，Solist-AI?與以往的云端型AI（2W~200W）相比，僅需約40mW的超低功耗即可運行，因此很容易加裝在電池驅(qū)動的設(shè)備或現(xiàn)有設(shè)施上。Solist-AI?廣泛適用于工業(yè)機器人、電機、風(fēng)扇等工業(yè)設(shè)備應(yīng)用，非常有助于提高設(shè)備維護效率和運行效率。

此外，ROHM還提供配套的支持工具以為客戶引入Solist-AI?提供支持，包括用于預(yù)先驗證AI適配效果的“Solist-AI? Sim”，以及可將AI運行情況實時可視化的“Solist-AI? Scope”。因此，即便不具備AI專業(yè)知識也能輕松引入和評估，可大幅降低應(yīng)用門檻。

4.基于Solist-AI?的解決方案與應(yīng)用

解決方案整體示意圖

應(yīng)用示意圖

Solist-AI?通過內(nèi)置加速器（AxlCORE-ODL）高速執(zhí)行AI處理。

例如，通過微控制器處理安裝在電機上的加速度傳感器獲取的數(shù)據(jù)，實時學(xué)習(xí)“正常運行時”的振動模式。隨后，在運轉(zhuǎn)過程中，一旦振動模式出現(xiàn)“不同于以往”的狀態(tài)，便會實時檢測到異常，并通過指示燈或警示燈等向相關(guān)人員發(fā)出警報。

通過這種方式，可以盡早發(fā)現(xiàn)故障發(fā)生前的征兆，從而能夠在設(shè)備停機前進行維護，有效避免意外停機的情況。另外，通過現(xiàn)場學(xué)習(xí)正常狀態(tài)，還能靈活應(yīng)對安裝環(huán)境差異和設(shè)備個體差異。

Solist-AI?通過將以往依賴熟練技術(shù)人員經(jīng)驗與感覺的“設(shè)備異常檢測和壽命預(yù)測”進行數(shù)字化、自動化處理，可實現(xiàn)設(shè)備維護作業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化與效率提升。

應(yīng)用案例

風(fēng)扇電機的異常振動檢測

風(fēng)扇電機異常振動檢測利用三軸（X、Y、Z）加速度傳感器和Solist-AI?實現(xiàn)異常檢測。微控制器學(xué)習(xí)正常運轉(zhuǎn)時的振動模式，其后，當(dāng)故意將紙片插入電機以再現(xiàn)異常振動狀態(tài)時，AI會立即檢測到異常并發(fā)出警報通知。本案例證實了僅用微控制器和傳感器即可實現(xiàn)實時異常檢測的“無云端/無網(wǎng)絡(luò)”解決方案的實用性。

與AE（聲發(fā)射）傳感器的聯(lián)動應(yīng)用案例

AE傳感器與Solist-AI?協(xié)同工作，能夠高精度檢測出軸承潤滑不良及細微傷等人工難以檢測到的異常狀況。先通過多維分析AE傳感器輸出的多項指標(biāo)（最大振幅、平均值、Energy、Count等），再由AI將異常程度轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)值。這樣便能及早發(fā)現(xiàn)異常征兆，以及時實施維護作業(yè)。即便不具備專業(yè)知識，也能直觀地了解異常程度的變化情況，因此Solist-AI?作為非常適合現(xiàn)場應(yīng)用的解決方案已獲得用戶高度好評。

其他應(yīng)用案例

除上述應(yīng)用外，Solist-AI?在其他用途和行業(yè)中的應(yīng)用也在不斷擴大。

?電池劣化評估

通過學(xué)習(xí)使用頻率和負載條件，Solist-AI?可高精度評估電池剩余電量及劣化情況。通過對每個電池的情況進行增量訓(xùn)練，實現(xiàn)精度提升。

?電機負載異常檢測

通過AI分析電流波形的高次諧波成分，實時檢測負載端的細微變化，從而可在最佳時機進行外部負載調(diào)整及零部件更換。

?光電傳感器的劣化判定

通過AI檢測受光元件和LED因老化導(dǎo)致的光量細微衰減情況，持續(xù)監(jiān)測傳感器功能的健全與否，在異常發(fā)生前及時提示維護。

?FA產(chǎn)品檢測的自動化

將依賴人類感官的產(chǎn)品檢測過程通過AI實現(xiàn)數(shù)據(jù)化和自動化，從而實現(xiàn)檢測作業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化及效率提升。

Solist-AI?作為一款可后期加裝、引入門檻非常低的“現(xiàn)場閉環(huán)型AI”，正在以設(shè)備維護和預(yù)測性維護為主的用途中獲得廣泛應(yīng)用。下一節(jié)將詳細介紹實現(xiàn)這類解決方案的產(chǎn)品陣容、支持工具以及未來的開發(fā)路線圖。

5.產(chǎn)品陣容、支持工具、生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴及開發(fā)路線圖

搭載AI的通用微控制器產(chǎn)品陣容

ROHM的“Solist-AI?”系列是專為邊緣計算應(yīng)用設(shè)計的內(nèi)置AI的微控制器。

產(chǎn)品陣容由搭載Arm? Cortex?-M0+（48MHz）的機型組成。這些微控制器配備了CAN、SPI、I2C、UART等豐富的接口，可廣泛應(yīng)用于工業(yè)設(shè)備、機器人技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)及家電等眾多領(lǐng)域。

尤其值得一提的是，這些微控制器能夠在專用加速器上高速、低功耗地執(zhí)行FFT（快速傅里葉變換）和三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理，從而可對振動、電流、聲學(xué)等傳感器數(shù)據(jù)進行實時分析，以高精度實現(xiàn)異常檢測和故障預(yù)測。

ML63Q2500系列產(chǎn)品簡介

“ML63Q2500”系列是Solist-AI?微控制器的首發(fā)產(chǎn)品。本系列產(chǎn)品的最大特點在于，用戶能夠以與常規(guī)微控制器開發(fā)環(huán)境一樣的感覺引入AI。由于搭載了AxlCORE-ODL，因此與常規(guī)軟件進行的AI處理相比，其處理速度最高可達1,000倍左右，同時可顯著降低功耗。

ML63Q2500可廣泛應(yīng)用于工業(yè)機器人的振動分析、風(fēng)扇電機的異常檢測、電池剩余電量估算等眾多領(lǐng)域。特別是其AI推理結(jié)果可即時反饋至設(shè)備控制端，所以也非常適用于對實時性要求很高的用途。

提供開發(fā)支持工具

ROHM為了使Solist-AI?微控制器的引入與相關(guān)的開發(fā)工作順利進行，還提供完備的工具支持。主要的支持工具如下：

Solist-AI? Sim

導(dǎo)入前進行預(yù)驗證的實用工具。通過對實際的異常檢測性能和引入效果進行仿真，可輕松確認引入成效。

Solist-AI? Scope

使AI運行狀態(tài)實時可視化的工具?？赏ㄟ^波形直觀地呈現(xiàn)異常程度變化趨勢，便于開發(fā)時的調(diào)試和評估。

LEXIDE-Ω

ROHM提供的集成開發(fā)環(huán)境（IDE）?？膳c常規(guī)微控制器開發(fā)一樣進行軟件編輯、構(gòu)建及調(diào)試，無需專業(yè)AI知識。

這些工具均為免費提供，在ROHM官網(wǎng)上注冊登錄后即可下載使用。為了助力微控制器開發(fā)者輕松引入AI，ROHM提供完備的環(huán)境支持。

評估支持工具

為便于在實際設(shè)備上輕松進行評估和驗證，ROHM還提供搭載了Solist-AI?微控制器的評估板。該評估板標(biāo)配加速度傳感器和通知用的指示燈，只需通過USB與電腦連接，即可立即體驗AI訓(xùn)練、推理及異常通知功能。

此外，通過與合作伙伴企業(yè)的合作，ROHM還推出了與AE傳感器及電流傳感器聯(lián)動的評估套件。利用這些工具，用戶可輕松開展符合本公司用途和設(shè)備環(huán)境需求的具體評估及實證試驗。由于采用了不需要網(wǎng)絡(luò)的“無云端結(jié)構(gòu)”，因此即使在存在安全和通信環(huán)境問題的現(xiàn)場，也能大幅降低引入門檻，其高度實用性廣受用戶好評。

生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴

ROHM為通過Solist-AI?推動AI創(chuàng)新和擴展，構(gòu)建了由多元化合作伙伴共同協(xié)作的生態(tài)系統(tǒng)（Solist-AI? Ecosystem）。在該生態(tài)系統(tǒng)中，從產(chǎn)品（Solist-AI?微控制器）開發(fā)、電路板設(shè)計、軟件、系統(tǒng)集成到技術(shù)研究，各領(lǐng)域?qū)I(yè)企業(yè)充分發(fā)揮自身優(yōu)勢協(xié)同合作，共同提供創(chuàng)新性產(chǎn)品與解決方案。正在尋求加快開發(fā)進程或解決技術(shù)難題的用戶，通過運用該生態(tài)系統(tǒng)，可靈活組合所需技術(shù)與合作伙伴，實現(xiàn)Solist-AI?的順利引入。

未來的開發(fā)路線圖

ROHM計劃進一步提升Solist-AI?系列的性能并擴充產(chǎn)品陣容。未來將不僅局限于現(xiàn)有的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還會推進能夠?qū)崿F(xiàn)更復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和時序分析的技術(shù)研發(fā)。

另外，ROHM還將進一步完善評估支持工具群，特別是通過異常程度閾值自動優(yōu)化和參數(shù)調(diào)整輔助功能等措施，進一步簡化引入時的設(shè)置工作。通過這些努力，ROHM致力于打造一個即使是不熟悉AI的工程師或相關(guān)人員也能輕松使用Solist-AI?的環(huán)境，以實現(xiàn)“無論是誰都能運用AI”的目標(biāo)。

在應(yīng)用方面，計劃將應(yīng)用領(lǐng)域進一步拓展至FA設(shè)備、機器人技術(shù)、醫(yī)療保健、住宅設(shè)備、農(nóng)業(yè)機械等行業(yè)。ROHM將進一步推動該產(chǎn)品在包括OEM、ODM及合作項目在內(nèi)眾多領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，促進其在端點AI領(lǐng)域的進一步普及和實際應(yīng)用。

6.總結(jié)

ROHM的“Solist-AI?”解決方案，作為不依賴云端的端點型AI，可助力實現(xiàn)預(yù)測性維護。該解決方案僅需傳感器和微控制器即可完成實時訓(xùn)練與推理，無需網(wǎng)絡(luò)，且功耗非常低，在安全性方面也優(yōu)勢顯著。借助專用的支持工具，即使是不熟悉AI的現(xiàn)場工作人員也能輕松引入和評估。其具體應(yīng)用案例豐富（例如檢測風(fēng)扇電機的異常振動、捕捉電流波形的變化等），實際應(yīng)用門檻非常低。未來，ROHM將持續(xù)擴充產(chǎn)品陣容并推進高性能機型的開發(fā)，推動Solist-AI?在包括設(shè)備維護在內(nèi)的廣泛領(lǐng)域的應(yīng)用拓展。Solist-AI?通過盡早檢測出現(xiàn)場“不同于以往”的情況，促進自主應(yīng)對，可以為制造業(yè)現(xiàn)場帶來新價值。

ROHM為了讓大家更深入地了解并積極利用Solist-AI?，專門在面向工程師的技術(shù)平臺“ROHM官方技術(shù)論壇”中開設(shè)了專用社區(qū)“Solist-AI?開放實驗室：開啟獨奏者奇妙之旅！”（僅提供日語版本），歡迎工程師朋友們踴躍提問，廣泛地交流意見。在這里，不僅可以獲取ROHM Solist-AI?的相關(guān)信息，還可以針對評估和引入過程中遇到的疑問與課題進行提問和討論（需注冊會員并登錄），誠邀大家積極參與。