根据装置数据,实时监控“反常”状态,并在与装置状态对应的较佳时机实现状态基准维护。
根据装置数据,实时监控“反常”状态,并在与装置状态对应的较佳时机实现状态基准维护。
根据长年培养出来的直觉、经验,执行事后/定期维护(时间基准维护)。
根据装置数据,AI将对装置状态进行监控。
并在与装置状态对应的较佳时机执行预测维护(状态基准维护)。
1. 较小化停机时间,减少生产损耗
2. 在较佳时机进行维护,削减维护费用
3. 优化零件更换时机,减少维护零件的库存
4. 无需分析即可确定异常位置
5. 无需专门知识/技能,即可开展标准化的维护工作
凭借独有的数据运用功能,实现了边缘控制,从而实现前所未有的装置状态可视化。
因此,AI控制器能够以微秒级精度检测出装置的“反常”状态。
累计与控制周期完全同步的时间序列数据。利用固定周期数据正确掌握装置的动作,可以生成和判断高精度的学习模型。此外,利用上位连接功能,通过上位层装置层进行AI联合,为Factory IoT化做出贡献。
以适用于实时处理的机器学习引擎Isolation Forest为基础,进行欧姆龙独有的高精度化调谐,可以同时实现高速性与高精度检测。而且可适用于多峰数据算法,以及适用于需要执行多种动作模式的装置,如多品种生产等。
根据目标机构的运行数据,将判断为“反常”所需的较佳特征量转化为软件部件,作为AI预测维护程序库。可轻松开启预测维护工作。
注.针对客户的装置优化学习数据、设定阈值,将由本公司进行。详情请向本公司销售窗口咨询。
装置起动后经过的时间,受季节、早晚日夜等环境温度的影响,会发生变化。
为此,本公司开发出能够将该影响控制在较低限度的独有特征量,为客户实现稳定的预测维护工作提供支持。
※欧姆龙所定义之特定环境下的评估结果。并不保证所有环境均适用。
全面支持利用AI实现的预测维护。
产品 名称 |
规格 | 型号 | |||||
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OS | 处理器 | 运动 控制 轴数 |
主存 储器 |
存储器 | 接口 选装件 |
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搭载AI的 工业BOX PC |
Windows Embedded Standard 7 - 64bit |
Intel® Core™ i7-4700EQ |
64 | 16GB | 128GB×2 SSD iMLC/pSLC |
RS-232C | NY512-Z500- 1XX214T1X |
32 | NY512-Z400- 1XX214T1X |
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16 | NY512-Z300- 1XX214T1X |
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64 | DVI-D | NY512-Z500- 1XX214T2X |
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32 | NY512-Z400- 1XX214T2X |
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16 | NY512-Z300- 1XX214T2X |
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搭载AI的工 业平板电脑 |
Windows Embedded Standard 7 - 64bit |
Intel® Core™ i7-4700EQ |
64 | 16GB | 128GB×2 SSD iMLC/pSLC |
RS-232C | NY532-Z500- 112214T10 |
32 | NY532-Z400- 112214T10 |
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16 | NY532-Z300- 112214T10 |
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64 | DVI-D | NY532-Z500- 112214T20 |
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32 | NY532-Z400- 112214T20 |
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16 | NY532-Z300- 112214T20 |
初次购买时,请购买DVD和许可证。DVD和许可证也可单独购买。授权版中不含DVD媒体。
产品名称 | 许可证数 | 型号 |
---|---|---|
AI控制器 标准软件* |
无(仅DVD) | SYSMAC-AICSTE00D |
1个授权(无媒体) | SYSMAC-AICSTE01L | |
10个授权(无媒体) | SYSMAC-AICSTE10L | |
30个授权(无媒体) | SYSMAC-AICSTE30L | |
50个授权(无媒体) | SYSMAC-AICSTE50L |
*NY系列附带AI控制器标准软件和1个授权。
软件名称 | 规格说明 |
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AI Operator | 设定AI控制器的AI功能、进行状态监控。在Windows上运行。 还具有将特征量/机器学习功能算出的结果从AI控制器收集到计算机的功能。 |
AI Viewer | 将特征量/机器学习功能输出的特征量及装置事件(正常/异常等)结果可视化。 在Windows上运行。AI Operator会读取从AI控制器收集到计算机的数据,并将其可视化。 |
可利用AI Operator下载AI控制器专用Sysmac Library。下载到PC后,使用之前,请先安装程序库。
机构名称 | 软件格式 | 规格说明 |
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AI预测维护程序库: 气缸 |
SYSMAC-ZPA001000W | 为了检测气缸机构上发生异常的预兆,具备根据客户 定义的输入变量生成机构状态变量的功能,可将该机 构状态变量传递给AI控制器的特征提取功能。 |
AI预测维护程序库: 滚珠丝杆 |
SYSMAC-ZPA002000W | 为了检测滚珠丝杆机构上发生异常的预兆,具备根据 客户定义的输入变量生成机构状态变量的功能,可将 该机构状态变量传递给AI控制器的特征提取功能。 |
AI预测维护程序库: 皮带和滑轮 |
SYSMAC-ZPA003000W | 为了检测皮带和滑轮机构上发生异常的预兆,具备根 据客户定义的输入变量生成机构状态变量的功能,可 将该机构状态变量传递给AI控制器的特征提取功能。 |
机构名称 | 授权类型* | 授权型号 |
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AI预测维护程序库:气缸 | 5个授权 | SYSMAC-ZPA001005L |
10个授权 | SYSMAC-ZPA001010L | |
50个授权 | SYSMAC-ZPA001050L | |
AI预测维护程序库:滚珠丝杆 | 5个授权 | SYSMAC-ZPA002005L |
10个授权 | SYSMAC-ZPA002010L | |
50个授权 | SYSMAC-ZPA002050L | |
AI预测维护程序库:皮带和滑轮 | 5个授权 | SYSMAC-ZPA003005L |
10个授权 | SYSMAC-ZPA003010L | |
50个授权 | SYSMAC-ZPA003050L |
*每个监控对象的机构分别需要1个授权。