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工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)

預(yù)測性維護(hù)

為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測性維護(hù)構(gòu)建即插即用的無線解決方案。

計劃外停機(jī)每持續(xù)一小時,制造商便會遭遇代價高達(dá) 260,000 美元的生產(chǎn)損失。即使是短暫的中斷也會延遲交付,降低客戶滿意度,最終對利潤產(chǎn)生負(fù)面影響。各類公司正不斷尋求解決方案,以避免低效的例行維護(hù),從而保持競爭力,這使得用物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測性維護(hù)取代傳統(tǒng)定期維護(hù)實(shí)踐的需求不斷增長。


預(yù)測性維護(hù)是什么?

預(yù)測性維護(hù)涉及使用各種互聯(lián)傳感器來監(jiān)測生產(chǎn)設(shè)備的狀況。換言之,它有助于制造商預(yù)測機(jī)器何時可能發(fā)生故障,以及在任何故障發(fā)生之前的最佳維護(hù)時間。


預(yù)測性維護(hù)的益處

通過主動修復(fù)設(shè)備,制造商可以節(jié)省數(shù)百萬美元,并提高運(yùn)營效率。預(yù)測性維護(hù)使公司能夠預(yù)測設(shè)備健康狀況并延長使用壽命,同時提高產(chǎn)量并保證員工安全。


預(yù)測性維護(hù)的工作原理

狀態(tài)監(jiān)控傳感器可捕捉和收集關(guān)鍵設(shè)備的數(shù)據(jù),獲得 360 度全方位的視角。溫度、振動、聲音、扭矩、電流、電壓和磁場信息等所有數(shù)據(jù)點(diǎn)都被發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)邊緣或云進(jìn)行計算。監(jiān)控系統(tǒng)生成數(shù)據(jù)閾值,在發(fā)現(xiàn)異常時發(fā)送警報。

在機(jī)器內(nèi)集成無線連接功能,或使用傳感基礎(chǔ)設(shè)施改造現(xiàn)有設(shè)備可實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。

Silicon Labs 的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) (IIoT) 預(yù)測性維護(hù)方法

Silicon Labs 可提供具備出色射頻性能和功耗的無線 SoC 和模塊產(chǎn)品組合,賦能物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備制造商,助其為工業(yè)客戶設(shè)計可靠的無線預(yù)測性維護(hù)解決方案。Silicon Labs 采用機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 技術(shù),可在內(nèi)存受限的遠(yuǎn)程邊緣設(shè)備上實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的運(yùn)動檢測、聲音識別和圖像分類。


設(shè)計工業(yè)預(yù)測性維護(hù)設(shè)備

以下是開發(fā)無線設(shè)備的主要設(shè)計考慮因素,這些設(shè)備將需要在干擾較大的工業(yè)場所可靠運(yùn)行。


提高射頻傳輸功率

工業(yè)環(huán)境對射頻傳播造成了許多障礙,包括電氣噪聲、金屬結(jié)構(gòu)和旋轉(zhuǎn)設(shè)備等。傳輸功率因此成為了早期設(shè)計階段的關(guān)鍵考慮因素。我們的 BG27 具有高達(dá) +20 dBm 的發(fā)射功率 (TX) 和 3.6 mA 超高接收器靈敏度,使您能夠開發(fā)可靠的 IIoT 無線設(shè)備。


避免誤報

任何網(wǎng)絡(luò)延遲都可能導(dǎo)致誤報,觸發(fā)不必要的維護(hù)請求。誤報會降低監(jiān)控系統(tǒng)的可信度,并導(dǎo)致維護(hù)資源分配低效而導(dǎo)致收入損失。Silicon Labs 通過高傳輸功率硬件和強(qiáng)大的軟件協(xié)議棧實(shí)現(xiàn)了可靠的網(wǎng)絡(luò)連接性能,確保數(shù)據(jù)能夠從互聯(lián)傳感器安全地傳輸?shù)街醒霐?shù)據(jù)存儲。


盡可能延長 IIoT 設(shè)備的電池壽命

大多數(shù)預(yù)測性維護(hù)無線方案都由電池供電,并部署在難以觸及的位置。這給開發(fā)人員帶來了新的挑戰(zhàn)。智能解決方案使用藍(lán)牙等節(jié)能的無線標(biāo)準(zhǔn),能夠以最小的功率在較大的范圍內(nèi)運(yùn)行。再加上 Silicon Labs 的超低功耗無線芯片組,可實(shí)現(xiàn)能夠最大限度地延長電池壽命的解決方案。


如何在預(yù)測性維護(hù)中啟用機(jī)器學(xué)習(xí) (ML)

芯片上注入 ML 功能可使您的 IIoT 解決方案從工業(yè)環(huán)境中學(xué)習(xí)。根據(jù)收集的數(shù)據(jù)點(diǎn),ML 將基于操作模式檢測異常,并預(yù)測適當(dāng)?shù)木S護(hù)時間。您可以將 ML 實(shí)施在不同的位置,但通過在本地計算數(shù)據(jù),您可以確保決策更迅速、更節(jié)省能源。

其他產(chǎn)品和服務(wù)

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