在生产车间实施预测性维护的技术挑战
通常,生产基地应满负荷运转其机械和设备。因为满负荷运转可以保持较高的生产力——事实上,许多工厂实行全年全天候运转。如今,人们对预测性维护这一概念产生了极大兴趣,可将其作为一种减少机械和设备停机时间的手段。预测性维护是指利用传感器实时监控工厂机械设备,在异常和故障发生前进行预测,并率先采取行动。
相对于在发生故障或异常情况后采取行动的传统反应性维护,预测性维护可以降低故障风险,最大限度地减少生产停机时间,并延长设备寿命。这是正在进行的全球智能工厂运动中的一个重要主题*1,并有望在各种生产环境中采用。
在预测性维护中,使用传感器实时监控设备和机械状况称为状态监控,它被视为一项特别关键的技术。然而,若要试图实现这一目标,将面临两个主要挑战。首先,在工厂中,各种传感器和分析工具通常是以不同的系统提供,这让数据的收集和处理变得复杂,从而难以利用分析结果。其次,由于布线和其他物理限制,通常无法在用户所需位置实现传感,难以实现最佳状态监控。
集成传感器、边缘人工智能和网络的超紧凑型传感器模块解决方案
TDK 开发的 i3 微模块是世界上首款内置边缘人工智能的传感器模块*2,可克服上述两个挑战。
i3 微模块将各种传感器(振动、温度、声音、压力等)、边缘人工智能和网状网络*3的功能集成到一个单元中,从而促进数据聚合、集成和处理,这在过去很难实现。由于 i3 微模块是一款超紧凑、电池供电的无线传感器模块,用户可以在任何所需位置实现传感,而不受布线等物理限制。这极大地促进了对机械和设备异常的预测,实现了理想的状态监控。
为生产车间带来了许多好处,例如通过可视化设备信息进行监控而不是依赖人力,了解机械和设备的运行状况以帮助延长其使用寿命,以及通过预防意外故障来最大限度地降低生产停机时间——从而有助于建立理想的预测性维护系统。