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预测性维护 文章

电动马达预测性维护:企业部署算法集中管理、保护与扩充

  • 为了提升生产力,企业级规模的应用架构工程部署项目通常会采用主-从式软件开发模型,确认在足够数量的机台上所安装的函式能满足使用量。本文以一个估测电动马达健康的预测性维护应用来说明上述所需的功能。如果你想把MATLAB函式分享给另一位同事,只要简单地透过Email就可以达成,不过这种方式可能不太适合较大的团队。举例来说,你没有办法确保每一个人都使用最新版本的函式,你也没有办法限制他人存取这些具有所有权的程序代码。而且如果为了满足高峰期间的使用量而在足够数量的机台上安装了函式,离峰期间则会有机台处在闲置状态。为
  • 关键字: 电动马达  预测性维护  

疫情催生多行业数字化变革,驱动企业走向系统级创新

  • 疫情催生多行业迎来数字化变革,驱动企业走向系统级创新。中国市场大有可为,ADI正加大对中国市场的投资。
  • 关键字: 医疗  预测性维护  202101  

边缘AI为工业界带来的新变化

  • 在我们看来,边缘AI将会给许多工业领域带来变化,包含对环境与目标的智能感知, 识别与判断,对机器运行的最优化控制,对设备的预测性维护,等等, 非常多的领域都会用到。在不远的将来,AI(人工智能)将无处不在,许多工业设备正在从目前的“可编程”转向AI与边缘计算, 而边缘AI, 作为边缘端计算的核心部分,将发挥重要的作用。针对边缘AI的应用,TI推出了系列应用处理器:Sitara工业应用处理器产品家族是客户针对工业AI 应用的极佳选择。例如,目前推出并已经量产的AM574x应用处理器,基于典型的多核异构处理器
  • 关键字: 预测性维护  AI   

工业传感器的热点趋势及其解决方案

  •   迎 九 (《电子产品世界》,北京 100036)  摘 要:预测性维护、工业4.0、智能工厂等带来了对工业传感器的新需求。作者访问了8家领先的工业传感器供应商或代理商,请他们介绍了工业传感器的新动向,及其最新的解决方案。  关键词:预测性维护;加速度计;惯性传感器;角度传感器;低功耗  1 预测性维护  1.1 村田无线振动传感器在预测性维护中的应用  1)预测性维护的重要性  转动设备被广泛地应用于工业环境中,而由于设备磨损、老化等原因造成的设备停机给企业带来的损失,这不仅仅包括设备的维修成本,而且
  • 关键字: 201910  预测性维护;加速度计;惯性传感器;角度传感器;低功耗  工业4.0  

福禄克首次参加上海国际工业设备维护及升级工程展览会(SMEE)

  • 上海国际工业设备维护与升级工程展览会(SMEE),聚焦工业维护全产业战略及生产设备智能化技术、生产线升级改造技术,是中国唯一一个未来工厂前沿服务理念、先进技术的专业展示平台。福禄克作为为工业领域提供专业预见性维护产品的厂家,我们将于2019年7月3日-6日在上海新国际博览中心W5馆F08展位为您展示:如何为企业做预测性维护?预测性维护为什么重要?企业生产设备什么时候应该做预测性维护?预测性维护应该用到哪儿些产品?让福禄克助理您的企业实现”降低成本,节约能源,保证质量“的高效生产模式。2019年7月3日-6
  • 关键字: 福禄克  预测性维护  上海国际工业设备维护与升级工程展览会(SMEE)  

预测性维护如何取得成功?

  •   作者/Stephan Menze 儒卓力 模拟与传感器产品销售经理      摘要:未雨绸缪胜于临渴掘井。无论是由于节省成本、缺乏技术工人还是缺乏动力,如果推迟维护操作,你可能会遇到突然的机器和皮带故障或生产错误。借助于预测性维护,这种情况将不再发生。不过,必须遵守几点方能取得成功。  关键词:预测性维护;群体智能;传感器;NB-IoT      每个预测性维护项目都从正常机器运行期间的机器特性检测开始(如图1),例如检测结构噪声和空气噪声的
  • 关键字: 201606  预测性维护  群体智能  传感器  NB-IoT  

逐步解决痛点 务实建立智能制造系统

  • 德国总理梅克尔宣布推动工业4.0政策至今已有8年,经过一段市场教育后,从2015~2016年开始有制造业尝试导入智能化架构,不过对绝大多数厂商尤其是台湾中小企业来说,工业4.0带来的智能制造属于全新概念,再加上最终愿景实现期过长、需要投入大量资本等顾虑,除了大厂外,台湾多数业者都仍采观望态度。
  • 关键字: 工业4.0  智能工厂  智能制造  预测性维护  设备稼动率  

亲爱的工厂经理:通过预测性维护,您可预防问题的发生

  • 偶尔检查您家里的暖通空调系统是预防性维护的一个很好示例mdash;mdash;对于保持它们正常运行很重要。但假如您能预测到加热器将在两个月后失灵,而此
  • 关键字: MSP430  LEA  预测性维护  
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预测性维护介绍

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