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2025年04月08日 星期二

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  • 更新时间:2025-04-08
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    欧阳 先生(销售

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A06B-6102-H122#H520我们中的许多人都记得在小学时学习过第一次工业革命,但我们一直生活在一个同样动态的时代,似乎每隔几年就会改变各种业务流程。

低成本的基因测序和CRISPR(成簇规则间隔短回文重复序列)等技术地扩展了我们编辑生命构建块的能力。人工智能正在增强几乎每个行业的流程并增强人类技能。神经技术在帮助我们了解认知和影响大脑健康方面取得了前所未有的进步。现在,人工智能正被应用于工业自动化,并颠覆了历史的运输和制造范式。

有一次,工厂安排了年度停工,让员工有时间放假和离开装配线。这些中断还允许进行例行维护和安装新机器。典型的定期维护停机可能会持续一两周,而新产品的推出可能需要大量的重新加工,可能需要一个月或更长时间。

如今,工厂的目标是实现近不可能实现的灵活性水平。他们需要加快产能以满足需求高峰,在供应链流量波动时缩减规模,然后立即回升以利用业务条件。

工业4.0将模糊物理,数字和生物领域之间的界限,使我们能够建立一个新的虚拟,我们可以从中引导物理。新一波成熟的技术将使我们能够连接生产设备,并使该设备能够与我们(和我们的信息系统)实时交互。

自动化工厂的预测性维护

工业机器人系统的机械元件振动水平不断增加,这通常表明需要维修。工厂操作人员需要找到一种方法来提高他们对振动的认识,并使用 AI/ML 分析来解释数据并及时解决问题。这是许多工业4.0倡导者所渴望的对预测性维护的相当标准的解释。

过去,服务计划是使用纸质日志文件编制的,两者之间的间隔通常由主管根据他们对操作的经验和感觉任意决定。随着现代制造业中的机器人系统变得越来越复杂,工厂经理需要实时了解其维护要求,并掌握日常和关键服务计划,以避免服务中断。

多年来,制造和服务人员已经习惯了计算机化维护管理系统 (CMMS) 和以可靠性为中心的维护 (RCM) 方法提供的进步,这些方法由操作数据提供。向预测性维护模型的转变将结合一波又一波的新数据,以提供前所未有的见解和行动。

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