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智能化加值 助及早预测加工设备异常
 

【CTIMES/SmartAuto 施莉芸 报导】   2019年03月14日 星期四

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由於在工厂生产过程中,加工设备故障往往会产生长时间生产停止的状况,因而严重影响生产效率与设备稼动率,CTIMES与智动化杂志於今举办科技论坛,针对次世代工具机设备的关键技术趋势进行深度剖析。

相马知指出,透过及早预测故障或异常,将可防止意外停机,以提高运作率、优化生产。
相马知指出,透过及早预测故障或异常,将可防止意外停机,以提高运作率、优化生产。

此次论坛不仅邀请到工研院巨量资讯科技中心蓝坤铭??组长、中正大学

机械系特聘教授郑志均博士、宝元数控??总经理施正修,更特别邀请日本电气株式会社 AI Analytics事业开发本部资深资料分析师相马知也,剖析从感测器、AI、IoT等技术,如何实现设备监视及产品生命周期预测。

工研院巨量资讯科技中心技术??组长蓝坤铭博士指出,由於现今制程越趋复杂,传统统计分析逐渐无法解决产业面临的各项问题,因此,他直指,巨量分析与AI技术将成为解决产业问题的关键。

宝元数控??总经理施正修也指出,相较於以往的精密机械,加入控制器核心、感测器、物联网及大数据等智慧技术,经由分析各项数据所呈现的状况与原因,协助人员进行机械停机原因侦测,并透过资料分析达到预防与自适应解决。

此外,施正修更针对常使用於工具机的三大感测器━压力感测器、温度感测器及震动感测器进行进一步说明。

施正修指出,相对於传统机台只能倚靠加工成品进行确认,或仰赖人员巡逻观察机台状况,加装感测器的智慧机械,可自动在加工过程中在线检测机台状况,将大量降低问题发生的反应时间,提升机台稼动率。

另一方面,相马知也更特别针对如何透过不变量,实现设备高度监视与品质劣化及早检知进行解说。

他说明,以往由人员进行运作监视,难以全面且持续监视未达警报值的异常预兆,若透过不变量分析的协助,将能及早发现与平常不同的行动,及时、全面且持续地掌握变化;此外,透过「要素分析技术」将可找出导致变化的要素,将以往无法特定的变化要素和影响程度明确化。

透过上述各项技术,经由各式感测器与功能平台的协助,并结合物联网与人工智慧技术,取得工厂机器中的各项数据并加以分析,再比对生产设备所使用的零件生命周期资料,将有可能精准分析设备劣化程度,并进行生命周期预测。

關鍵字: 稼动率  感測器  不变量分析  要素分析  IoT  NEC 
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