關(guān)鍵泵機突然停轉(zhuǎn)、電線在工作時斷裂或組件損耗殆盡，這些情況不僅會導(dǎo)致生產(chǎn)暫停，而且會增加生產(chǎn)成本。在智能工廠中，這些計劃外的設(shè)備故障會使運營陷入停滯，造成高昂損失。而預(yù)測性維護則能改變這一局面，通過利用人工智能 (AI) 技術(shù)和實時傳感器數(shù)據(jù)，能夠在故障發(fā)生前準確預(yù)警。不僅能大幅縮短停機時間、降低維護成本，更能確保機器性能始終處于最佳狀態(tài)。

計劃外停機的成本挑戰(zhàn)

在制造行業(yè)，意外的設(shè)備故障可能會帶來巨大的財務(wù)損失。據(jù) 2024 年西門子的一份報告指出，世界 500 強公司每年因計劃外停機損失預(yù)估高達 1.4 萬億美元。傳統(tǒng)的被動維修或定期檢修等維護策略，往往難以有效防范此類生產(chǎn)中斷。

預(yù)測性維護提供解決方案

預(yù)測性維護利用 AI 和機器學習算法來分析機器內(nèi)嵌傳感器中的數(shù)據(jù)。通過監(jiān)測振動、溫度和壓力等變量，這些系統(tǒng)有助于識別潛在故障。借助該方法，工廠可以適時安排維護，減少不必要的檢修并預(yù)防意外故障。

Neuton.AI 的 TinyML 預(yù)測性維護方法

Arm 合作伙伴之一 Neuton.AI 為智能工廠的預(yù)測性維護提供了成功的實踐案例。在其無代碼 TinyML 平臺上，開發(fā)者能夠開發(fā)出緊湊高效的機器學習模型，即便在資源受限的微控制器上也能流暢運行。這些模型可以實時處理傳感器數(shù)據(jù)，有助于對異常和潛在故障的即時檢測。

例如，Neuton.AI 可利用其平臺監(jiān)控壓縮機水泵。通過分析傳感器數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以預(yù)測泵可能在何時發(fā)生故障，從而實現(xiàn)及時維護，避免成本高昂的停機事件。

預(yù)測性維護的優(yōu)勢

減少停機時間：在故障發(fā)生前預(yù)測故障，有助于主動安排維護，從而盡可能減少計劃外停機事件。

節(jié)省成本：針對性的維護可減少不必要的檢修，并延長設(shè)備使用壽命，從而顯著降低成本。

提高安全性：盡早檢測潛在故障有助于預(yù)防事故發(fā)生，營造更可靠的工作環(huán)境。

提升效率：實時監(jiān)測和維護計劃可優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高整體效率。

預(yù)測性維護的實現(xiàn)

為實現(xiàn)預(yù)測性維護，需將 AI 和傳感器技術(shù)集成到現(xiàn)有系統(tǒng)中。Neuton.AI 的 TinyML 等平臺提供易于獲取的解決方案，無需深厚的編程背景即可快速上手，各種規(guī)模的設(shè)施都能實現(xiàn)預(yù)測性維護。制造商可以從關(guān)鍵設(shè)備著手，然后逐步擴展應(yīng)用范圍，過渡到更具前瞻性的維護策略。

智能制造的未來

隨著智能工廠持續(xù)演進，預(yù)測性維護將成為保障運營效率和競爭力的關(guān)鍵。將 AI 與機器學習集成到維護策略，不僅可以避免成本高昂的停機，更將推動全自動維護系統(tǒng)的實現(xiàn)。立即部署這些技術(shù)，為未來的智能工廠奠定基石。

Arm 為邊緣側(cè)設(shè)備賦能預(yù)測性維護

Arm 高能效、高性能的處理器是在邊緣側(cè)實現(xiàn)預(yù)測性維護的核心。Neuton.AI 等解決方案使用了基于 Arm 架構(gòu)的微控制器和 NPU，可支持 TinyML 模型和實時數(shù)據(jù)處理，這使得智能工廠能夠分析端側(cè)傳感器數(shù)據(jù)。這種方法減少了延遲，降低了對云端處理的依賴性，并增強了可靠性，不僅使預(yù)測性維護能更快速地進行，而且更具可擴展性和成本效益。