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电机如何用物联网为传统应用加持?

内容简介:利用物联网,工厂车间的每一台电机都配备一个或多个连接至(最好采用无线连接方式)控制数据库的传感器,而控制数据库则连续不断地收集电机相关数据。控制数据库可利用人工智能 (AI) 学习每台电机的正常运行情况,且通常在经过短期学习后,可在出现与正常运行情况有偏差的情况下发出即时警报。
      海量数据如何创造价值?关于物联网价值如何体现不少人都存有疑惑。就让Qorvo无线连接业务部总经理Cees Links以电机维修为例来说明工业物联网如何为电机和工厂创造实际价值。
      电机有各种尺寸,它们通常采用主电源供电,但有时候也会采用电池,如电动汽车。我们家中有许多电机,它们存在于真空吸尘器、冰箱、冰柜、车库门开门器中。当然,许多玩具也配备了微型电机,如火车模型中的火车头。
      此外,工厂也配备了许多电机,用于各种作业:起重、冲压、泵送、抽吸或干燥,基本上是所有能够通过运动完成的作业。电机是当今工业的主力,它们还用于一些尘土弥漫、危险或人力难以抵达的区域。简而言之,没有电机就不存在什么现代工业生活。
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如何维修?
      电机属于机械装置,所以偶尔发生故障也不足为奇。统计资料表明每年电机的故障率为 7%;通常情况下,每 14 年电机就会停止工作一次。大家可能会想,还不错。但是对于一家拥有上百台电机的工厂来说,这意味着差不多每个月都会有一台电机发生故障。请记住,一台电机发生故障有时候意味着整条生产线的故障,这种情况很快就会产生非常高的成本。考虑到现实因素,电机故障会的时机可能会非常不好,如刚好在必须交付重要订单之前发生故障。
      为减少意外停机时间,工厂通常都会雇佣维修人员。电机维修是其工作的重要部分,但也很昂贵。电机维修的方法有几种:
      预防性维修。根据预估的电机平均运行时长制定维修计划。为了安全起见,以及避免电机彻底故障,通常会过早(偶尔会过晚)进行维修,且可能替换运行正常且仍处于良好状态的零件。需要注意的是,这无法保证在维修后短时间内不会出现新问题。
      “运行直至故障”维修。该方法在机器停止运行时才进行维修。这通常会导致需要更换整个电机,因为在现场修理故障电机并不容易。
      根据状态进行维修。通常情况下,电机在出现故障前都会开始出现一些异常(如噪音、不平衡、运行缓慢等)。在根据状态进行维修方法中,维修专家检查每个电机,并使用适当工具“听”电机发出的声音,就像医生使用听诊器那样。根据不同的环境,这可能是一个轻松的任务,也可能是一个困难甚至危险的任务。当然,维修专家不可能同时出现在所有地方。
      尽管存在缺点,但预防性维修可能比“运行直至故障”方法更好且更具成本效益——但根据状态进行维修可能是更好的选择,尤其是用于物联网时。
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      利用物联网,工厂车间的每一台电机都配备一个或多个连接至(最好采用无线连接方式)控制数据库的传感器,而控制数据库则连续不断地收集电机相关数据。控制数据库可利用人工智能 (AI) 学习每台电机的正常运行情况,且通常在经过短期学习后,可在出现与正常运行情况有偏差的情况下发出即时警报。换句话说,整合了 AI 的物联网不仅能够发现即将出现的问题,而且还能持续扫描问题。
      请记住,这种控制数据库并不需要进行编程,只需向其提供数据,该控制数据库就能够“自动”学习区分正常运行情况和例外情况。当出现例外情况(即问题)时,该控制数据库就会发出即时警报,这在许多情况下可避免电机整体故障和更换。这种智能警报还可在开始出现问题之时解决问题,而不是进行可能过早、过晚或完全错过即将出现的故障的日常维护。根据问题和警报的严重性,我们甚至可以计划好电机的停机时间,以最大限度地减少运营中断的影响。
      最后,这种基于传感器的数据收集方法比任何人类可实现的方法更加精确和彻底。人的眼睛和耳朵无法发现任何特定电机的质量缓慢下降,直至出现严重问题或故障,但是物联网甚至能够注意到正常性能的长期最小变化。

物联网的真正价值:更快更好地制定决策
      我们认为我们生活在一个现代化世界,但实际上由于制定错误决策和/或制定决策过于缓慢,我们浪费了大量资源和金钱。物联网可确保收集足够数据,包括已经存在但从未捕获到的高性价比数据。而且我们能够不断轻松地捕获大量此类数据。利用 AI,我们能够从数据中获得信息,以便更快更好地制定决策。

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