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延伸工业感测器价值链 须借系统整合深入应用
 

【作者: 陳念舜】2019年10月03日 星期四

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对于机械产业而言,为了争取能早日在不景气的国际环境下翻身转型,目前最关注的几项智慧制造应用项目,当属「预测性维护(Predictive Maintenance)」功能,以有利于直接提升整体设备效率(Overall equipment effectiveness,OEE)。工业感测器更是其中不可或缺的关键元件,分别针对生产设备本体或工厂设施、环境应用,立刻升级为智慧机械,在国际市场创造差异化。



图1 : 即便近年来工业4.0已成显学,台湾制造业除了可结合法人自主开发基层感测器之外,也有其他厂商虽引进国外产品。(摄影/陈念舜)
图1 : 即便近年来工业4.0已成显学,台湾制造业除了可结合法人自主开发基层感测器之外,也有其他厂商虽引进国外产品。(摄影/陈念舜)

尤其在生产设备方面,因为机器异常往往伴随不正常的振动讯号,有助于早期预警,甚至可在数月前即显露出异常变化。所以特别要求传统感测器不仅用来单纯搜集数据之外,还要整合内部处理讯号的逻辑功能,将各种大数据转换为更有价值的资讯,让系统自主且远距执行额外的智慧任务,即使未来加入5G、边缘运算之后,仍可有效减轻设备自动化系统和网路、云端的负担。进而透过AI(人工智慧)的机械、深度学习等先进技术分析感测资料,并针对机台现况及过去维修纪录评估,预测机器的可靠度与损坏的时间点,提前更换零件或维修。


宜福门建议多元感测器配置 提前预警反应时间
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