設備故障診斷系統資訊：物聯網智能傳感器發電廠預測維護，節省機器停機和召回費用

據國外媒體報道，隨著認知學習技術的發展，物聯網智能傳感器在產品線中的應用越來越多，制造工廠進入了預測性維護的新階段。一體化振動變送器將壓電傳感器和精密測量電路集成在一起，實現了傳統“傳感器+信號調理器”和“傳感器+監測儀表”模式的振動測量系統的功能；適合構建經濟型高精度振動測量系統。無線振動傳感器基于無線技術的機器狀態監測，具有振動測量及溫度測量功能，操作簡單，自動指示狀態報警。應用于工業設備狀態管理及監測控制系統；適合現場設備運行和維護人員監測設備狀態，及時發現問題，保證設備正常可靠運行。電渦流位移傳感器能靜態和動態地非接觸、高線性度、高分辨力地測量被測金屬導體距探頭表面的距離。它是一種非接觸的線性化計量工具。認知預測維護不僅可以監控車輛生產，還可以在保證生產線順利運行的同時，使用生產線機器制造零件。制造工廠部署大量工業物聯網和傳感器后，可以知道機器的運行和健康狀態，測量精度可以達到分鐘級。AI驅動平臺采用感知技術后，不僅可以利用過去的失敗案例自學習，還可以學習預測未來的情況。這個功能極其重要，因為很多召回的癥結在于新問題的出現。利用傳感器數據實現自學習，認知應用可以從微觀層面了解常規工況和環境因素對機器的影響，效果遠優于人腦常用的宏觀模式。這意味著，當微異常沒有被檢測出來，質檢過程發生微小變化時，可以自動識別上述情況。因此，可以提前預測設備停機或故障的時間，在發出產品召回或造成設備停機之前，提前解決問題。對于汽車行業來說，認知預測性維護越來越重要。哪怕是微小的優勢，也能為汽車公司節省數百萬美元。然而，*令人興奮的是，認知技術在汽車制造過程中的應用僅僅是個開始。為了確保這項技術的有效利用，汽車制造商應該努力在生產過程中部署多個接觸點。在*初的制造過程中，認知預測維護可以在產品進入市場之前識別在線缺陷并解決現有問題。當車輛出廠時，預見性維護仍然發揮著作用。認知預測維修建模可以根據互聯車輛、維修記錄、更換零件的測試數據等多個數據渠道判斷。此外，天氣狀況、路況、駕駛員注意力、生物識別傳感器和社交媒體都可以獲取相關信息和數據。這些數據可用于識別和解決故障，避免設備停機，或快速執行維護程序和計劃備件庫存和現場人員配備。

　　這意味著工廠能始終可以采用精準的數字化模擬其所有機器的運行發展情況，為其機器能夠提供工裝，查看其是否在未來某個時間段實現中國維護。認知理論學習被引入制造工藝流程后，可分析機器的健康生活狀態并數據上報，從而達到實現學生提前維護，避免后期出現問題故障。