AIoT 掌握设备寿命与效能
固德科技报|AIoT 掌握设备寿命与效能#互联网
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#预知保养
Posted On : 10 April 2024
厂区设备安装了互联网,就能够开始监测?你有没有遇过,搜集了庞大的数据,实际上却不知道该怎麽处理的情况。或是需要管理人员在自行进行第二次的换算数据、整理统计?
互联网百百种
市面上的互联网公司百百种,厂区需要监测的项目也百百种,各种项目都可以藉由安装感测器执行监测。但是你以为厂区设备安装了互联网,就能够开始监测?你有没有遇过,搜集了庞大的数据,实际上却不知道该怎麽处理的情况。或是需要管理人员在自行进行第二次的换算数据、整理统计?这种形式的互联网大多都是安装上感测器再透过传输,直接上抛至云端或是主机,技术成本也较低。
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看你真正需要看的 EDGE IIoT
固德的工业互联网
与市面上一般互联网不同的是,能够藉由蒐集数据转换为使用者需要的资讯,将使用者实际想看的呈现出来。例如:当使用者搜集撷取了温度数值,除了想为温度设定门槛外,另一部分,其实想看到的是温度上升或下降的速度,也就是温差。
或是当使用者搜集撷取了压力数值,其实需要的可能只是升、降压速率。这些需要透过边缘运算将物理量转为实际需要监测的项目,我们称它为边缘互联网 (EDGE IIoT)。

边缘互联网 (EDGE IIoT)
除了搜集物理量外,还包含各式边缘设备讯号与数据,例如:振动、速度、加速度等。相较于一般互联网,其运算加工要複杂许多,并不单单只是对接讯号、过滤数据而已。边缘互联网将巨量的数据加工运算简化,再经由特殊演算法结合AI、机器学习等技术,转换后变成使用者真正想看到且看得懂的结果,并可以藉由此结果设定门槛阀值,进一步优化设备或产线。
此外,根据演算法複杂方式,还分为韧体级边缘运算和系统级边缘运算。
搭配晶片掌握机械状态
韧体级边缘运算
韧体级边缘运算是藉由系统软体搭配晶片换算数据的能力,晶片例如:MCU、DSP、FPGA等,其系统将蒐集到的边缘数据,转换为实际需要监测的项目。

例如:晶圆厂区製程技术每个步骤都相当複杂且精密,晶圆片价值高,又大又轻薄,设备小小的动作异常或是手臂放置位置偏移,可能就会造成废品或刮片,损失极大。为预防晶圆片位置偏移,于是购入了三轴位移感测器,但蒐集到的数据又需要使用者自行换算实在麻烦。
固德能将撷取后的位移讯号转换成倾斜角度,并以可视图像化的方式,红灯代表异常,绿灯代表正常,让使用者更快了解晶片是否偏移或倾斜,介面简单,状态一目瞭然。

例如:厂务端有大量的转子马达设备,而要评鑑转子是否健康,都是以量测转子运作中的振动讯号来判别。而转子马达设备其型态及厂牌各有不同,厂区又无法一一巡检,需要有能统一监测管理的方法。
固德为转子马达设备根据不同的重要性或还境条件,设立了不同方式的解决方案。根据大量转子无法一一巡检的马达转子设备,可使用电池式无线转子系统,只需选择适用的ISO规范,安装即量。系统将蒐集到的振动数据自动套用至ISO规范,并用灯号显示优劣程度,轻松掌握设备状态。
为什麽 IoT 需要结合AI ?
随着AI的进化与发展,许多人也知道AI能够为我们带来更方便的生活、节省更多的作业时间。在这个数据即是金钱的时代,厂区导入了互联网,搜集了大量数据,若能进一步执行AI训练,即能为设备提高更高的效益。

设置 AIoT 的效益
设备实时监控和预测性维护:设备加装IOT后,除了可以实时掌控设备的运行状态和生产数据。透过数据累积及分析,可以实现对设备状态的预测性维护,结合AI 提前发现潜在故障、预测损坏,提早进行修復从而减少设备停机时间。
积极提高产线的效率和品质:帮助厂区实现智能生产,通过数据分析和自动化技术优化产线。以实时数据的收集和分析,了解生产过程中的瓶颈和问题,结合 AI 优化排程调整生产计划,提高生产效率和产品品质。
节能减碳排和设备效率提高:可以帮助厂区实现能源监控和管理,透过实时监测能源消耗情况,找出无效运转或空转的原因,减少能源浪费并进行优化,从而降低能源成本,结合AI提高设备使用效率、最大化节能并实现ESG淨零的目标。
产品追溯和法规要求的符合:实现产品的全生命周期追溯,从原材料到最终用户都可以被准确追踪,可藉此依据製作生产履历、碳足迹履历等等。结合 AI 有助于提高产品安全性,并及时发现和解决产品质量问题,保产品符合相关的标准和法规要求。
识别出潜在的故障模式
製造业是AIoT最广泛应用的领域之一,运用技术于设备其预测性维护更是其中一项关键任务。工厂的每一个设备都可以连接到互联网,从而实现对设备运行状态的实时监控,识别出潜在的故障模式,提高生产效率等。
随着技术的不断发展和普及,我们可以期待在工业领域看到更多创新的IoT和AI应用,为工业生产带来更大的改变和进步。
