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        中國自動化學會專家咨詢工作委員會指定宣傳媒體
        新聞詳情

        橫河電機發(fā)布用于SMARTDAC+無紙記錄儀和數(shù)據(jù)采集器的設備/質量預測檢測工具

        http://www.kblhh.cn 2022-04-20 09:32 來源:橫河電機

          橫河電機公司發(fā)布設備/質量便捷預測檢測工具。在OpreX數(shù)據(jù)采集產(chǎn)品陣容中,新增一種基于AI功能,用于為 GX 系列、GP 系列、 GM 系列的SMARTDAC+無紙記錄儀和數(shù)據(jù)采集器,構建設備和質量異常預測檢測系統(tǒng)。 借助該軟件,即使不是 AI 專家的用戶也可以為工廠構建自己的設備和質量異常預測檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過早期發(fā)現(xiàn)工廠的設備故障和質量劣化,來幫助提高生產(chǎn)效率。

          用于SMARTDAC+的設備/質量預測檢測工具

          開發(fā)背景

          記錄儀和數(shù)據(jù)采集器用于各行業(yè)的生產(chǎn)和開發(fā)現(xiàn)場,用于收集、顯示和記錄相關電壓、電流、溫度、流量、壓力等變量。作為該領域的領先企業(yè),橫河電機為眾多客戶提供了數(shù)據(jù)咨詢服務和機器學習等技術,幫助他們預測工廠設備和產(chǎn)品質量問題,并分析和找出原因。

          近年來,為了提高工廠的生產(chǎn)效率,人們對基于人工智能解決方案的需求不斷增長。然而,人工智能應用的門檻很高,需要擁有數(shù)據(jù)科學等專業(yè)領域的豐富專業(yè)知識。為了滿足這一需求,橫河電機開發(fā)了設備/質量便捷預測檢測工具,這是一種基于人工智能易于使用的軟件應用程序,適用于工業(yè)中常用的記錄儀和數(shù)據(jù)采集器。使用此工具,不需要專門的AI專業(yè)知識或咨詢服務。

          特點

          1.無需專業(yè)知識,人工智能可以根據(jù)現(xiàn)有記錄數(shù)據(jù)創(chuàng)建預測檢測模型

          通過將過去的數(shù)據(jù)導入軟件并簡單地將其標記為正常或異常來創(chuàng)建預測檢測模型,而無需依賴具有機器學習、算法等知識的AI專家或顧問。無論是橫河電機產(chǎn)品記錄的還是其他公司產(chǎn)品記錄的數(shù)據(jù)都可以使用。通過預先運行仿真,就可以了解AI如何評估數(shù)據(jù)。

        使用預測檢測模型進行模擬

          2. 使用預測檢測模型,可以輕松構建設備和質量預測檢測系統(tǒng)

          將軟件創(chuàng)建的預測檢測模型加載到現(xiàn)場的SMARTDAC+中,就可以構建設備和質量異常預測檢測系統(tǒng)。通過監(jiān)測健康評分,可以在故障前確認設備劣化程度。在設備需要維護時,健康評分通過報警或電子郵件的方式通知操作員,從而最大限度地減少因為意外故障而影響生產(chǎn)活動的可能性。

        通過監(jiān)測健康評分的變化及早發(fā)現(xiàn)問題

          3.提供云端和離線版本

          橫河提供云版本和離線版本的設備/質量便捷預測檢測工具。客戶可以使用任一版本構建設備和質量異常預測檢測系統(tǒng)。云版本獲取更方便,并且不需要在PC上進行任何安裝。

          應用示例

          1. 管理輪胎生產(chǎn)(硫化)中的溫度和壓力

          在處理輪胎橡膠時,加熱和加壓的過程中會用到硫化機,由于填料老化導致的壓力泄漏是個難題。 使用“設備/質量便捷預測檢測工具”,監(jiān)測硫化機的壓力值量化包裝劣化的健康評分的變化,提前檢測壓力泄漏的跡象。

          2.管理航空航天和汽車零件的熱處理

          在飛機零部件、汽車零部件的熱處理過程中,由于燃燒器故障或密封不充分,可能會出現(xiàn)產(chǎn)品質量缺陷和停爐現(xiàn)象。 通過“設備/質量便捷預測檢測工具”,可以在報警發(fā)生之前捕捉到溫度異常的跡象,避免產(chǎn)品損失,并預測何時維護。

          3.食品和藥品的滅菌管理

          食品和藥品在滅菌后進行真空密封,設備故障的意外發(fā)生會導致生產(chǎn)線停止。設備/質量便捷預測檢測工具,可以在觸發(fā)報警之前檢測到閥門松動和包裝損壞,用戶可以防止設備故障并減少產(chǎn)品損失。

          主要目標應用

        • 鋼鐵、電力、化工、制漿造紙、食品、制藥、給水和污水處理、電子等多行業(yè)的生產(chǎn)現(xiàn)場。
        • 消費電子、汽車、半導體、新能源開發(fā),大學和公共部門研究機構。

          應用

          生產(chǎn)設備和產(chǎn)品質量劣化的測定和量化

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