AI 助力打造智慧工厂新蓝图
固德科技报｜AI 助力打造智慧工厂新蓝图#转子马达
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Posted On : 26 April 2021
PHM、PDM 讲的主要是预防性维护保养，在工业生产中，产品品质为最核心且重要因素。因此，最为积极有效的方案，就是扮演生产品管控的角色。
智慧製造与预知保养监测解决方案
研华科技邀请固德科技来分享智慧製造与预知保养监测解决方案，固德在预知保养解决方案的领域中已有十多年的经验，人们常提的智慧製造最大的目的主要是透过监测的方式达到三大效果
・预防无预警停机，保持产线顺畅生产运作
・提供业主精准规划保养时间、保养确效
・透过监测维持产线製造及产品品质
工业监测方面主要分为两大类在机械设备上，第1大类是连续性转子电机，例如马达、泵浦、压缩机，主要是厂务端的供水、供气、供电等设备。第 2 大类就是生产製造设备，主要特性是週期性大量重複加工行为製造，例如：CNC 工具机、自动焊接、冲床等设备。在此，我们针对这 2 大类介绍量测解决方案。
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智慧工厂设备监测解决方案
连续性转子电机监测：VMS-RM-Series 转子设备监测系列
简单来说，我们监测三大重点：
1. 标准振动的绝对值：透过振动规范，我们将转子机械分为优良、正常、警告、危险。这样是一个绝对标准，一看就能知道接下来要对转子设备做什麽样的处置。
2. 管理马达的变异：健康的马达是不会突然变好或变坏，管理变异性的差异。
3. 频谱分析特徵：管理振动频谱特徵，例如：马达的异常会有对心或不对心等特徵。
RM-Series 最大精神就是能够同时管理这三大机械特性，并且针对场域不同用不同的解决方案。
特别介绍电池式方案
感测器属于无线电池，在此系统方案内，使用者可完全省去配电及配讯号线的工程，只要装上感测器即可开始监测。使用者可自行在软体上增加监测区域或量测点，在监测过程中，会一直储存振动特徵值，搭配AI，让整个监测方式变得更智能更精准。
週期性生产设备监测：VMS-ML 机器学习智能监测系统
这一类的设备机台，由于构成非常複杂，常常会有一些比较失效的监测方式，主要是的原因是因为一昧的搜集大量的数据，却没有对数据做前清洗的动作。这类的机台生产主要的目的是执行不同的加工任务，所以即使是一样的故障特徵，也会产生不同的讯号。最好的方式是针对生产内的週期去做规范，只有在製程内这段数据才属于有效的数据，另外还需要挑选正确对应的感测器。
依据製程特性挑选关键监测指标
加速度规：机械行为相关-机械手臂、冲压锻造模具、工具机。
电流感测器：製程与电流直接关关-自动焊接。
压力感测器：製程与压力直接相关-自动点胶、涂胶、射出成型。
例如：机械手臂或工具机选择直接跟力量相关的加速度规、自动焊接则会选择电流感测器、注塑机或者是与冲压锻造有关係的则会搭配压力感测器。
VMS-ML 主要步骤
特点是不需要跟任何机台做交握，所以以后装观点上，因此能够安装在各式各样的机台上，在这样的监测流程中，将会不断累积特徵数据，搭配 AI 后就能达到更精准的监测。
对于产品遇到异常能够即时警示，例如：CNC 在凋铣的过程中遇到异常能够提早拦截不良品。
PHM、PDM 讲的主要是预防性维护保养，在工业生产中，产品品质为最核心且重要因素。因此，最为积极有效的方案，就是扮演生产品管控的角色。AOI + AI 为当今习知的产品品管方案，目的在于避免不良品被出货。而产线监测目标，应可往前并更积极地设定在避免不良品被製造。生产中与生产后两类方案应合作管理、相辅相成，让产线生产零失误是可以期待、共同努力的目标。