利用AI预测维护实现“永不停歇的设备”

通过实现状态基准维护，开启维护创新

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。

【From事后/定期维护】由熟练技工进行事后/定期维护

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）。
  

【To预测维护】利用AI控制器实现预测维护

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）。
  
 

采用预测维护的预期效果】

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

利用AI进行预测维护的操作流程

能够实现高速高精度检测“反常”的AI控制

AI与以往方法的检测能力比较（电压、电流等时间序列数据示例）

高速高精度检测所需的功能

搭载高速时间序列DB功能

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。
  
 

检测“反常”状态所需的数据运用流程

   

搭载超高速AI引擎

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***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。
  

 

实现“永不停歇的设备”之AI预测维护程序库

将能够高精度检测“反常”的特征量转化为软件部件

根据目标机构的运行数据，将判断为“反常”所需的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。
  

 

系统构成示例

全面支持利用AI实现的预测维护。