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狀態監控感測器有解 機械智慧預測維護再進化

文‧Thomas Brand 發布日期:2019/01/28 關鍵字:預測維護智慧製造MEMS

對於機械設備與各種技術系統的使用而言,現今面臨的核心挑戰包括改善狀態監控(Condition Monitoring)與診斷以及整體系統優化。這方面的議題不僅在工業領域扮演日趨重要的角色,凡是會運用機械的領域亦是如此。機器應該根據既定計畫進行保修,延遲的保養就意謂著面臨生產停擺的風險。今日,業界會運用從機器蒐集來的製程資料來預測機器剩餘的耐用年限。特別是包括溫度、雜訊(Noise)以及振動等關鍵參數,都會被紀錄下來用以判斷最佳運作狀態或甚至必要維護的時間。

如此除了能避免不必要的磨耗以及可能發生的故障,還能及早偵測出故障的成因。藉由這種監控機制的協助,在設施可用度方面可發揮可觀的優化潛力,成效也能隨之提升,同時帶來許多關鍵性的優勢。舉例來說,ABB藉此最多減少70%的關機時間;延長30%的馬達耐用年限;設施每年消耗能源則減少10%。

這種預測維護(Predictive Maintenance, PM)的主要元素,其專業術語為視狀況維護(Condition-Based Monitoring, CBM),通常用在各種旋轉機器,包括像渦輪機、風扇、泵浦以及馬達等。透過CBM,有關運轉狀態的資訊都會即時記錄下來。但這種方法卻沒有做出有關可能故障或磨耗的預測。只有透過預測維護才能得知這類預測資訊,因此浮現出一個轉折點。在日趨智慧化感測器以及更強大的通訊網路與運算平台的幫助之下,我們不僅能建構模型、偵測變化,還能針對耐用年限進行詳細的計算。

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