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    延伸工業感測器價值鏈 須借系統整合深入應用
    [作者 陳念舜]   2019年10月03日 星期四 瀏覽人次: [10421]

    對于機械產業而言,為了爭取能早日在不景氣的國際環境下翻身轉型,目前最關注的幾項智慧制造應用項目,當屬「預測性維護(Predictive Maintenance)」功能,以有利于直接提升整體設備效率(Overall equipment effectiveness,OEE)。工業感測器更是其中不可或缺的關鍵元件,分別針對生產設備本體或工廠設施、環境應用,立刻升級為智慧機械,在國際市場創造差異化。



    圖1 : 即便近年來工業4.0已成顯學,臺灣制造業除了可結合法人自主開發基層感測器之外,也有其他廠商雖引進國外產品。(攝影/陳念舜)
    圖1 : 即便近年來工業4.0已成顯學,臺灣制造業除了可結合法人自主開發基層感測器之外,也有其他廠商雖引進國外產品。(攝影/陳念舜)

    尤其在生產設備方面,因為機器異常往往伴隨不正常的振動訊號,有助于早期預警,甚至可在數月前即顯露出異常變化。所以特別要求傳統感測器不僅用來單純搜集數據之外,還要整合內部處理訊號的邏輯功能,將各種大數據轉換為更有價值的資訊,讓系統自主且遠距執行額外的智慧任務,即使未來加入5G、邊緣運算之后,仍可有效減輕設備自動化系統和網路、云端的負擔。進而透過AI(人工智慧)的機械、深度學習等先進技術分析感測資料,并針對機臺現況及過去維修紀錄評估,預測機器的可靠度與損壞的時間點,提前更換零件或維修。


    宜福門建議多元感測器配置 提前預警反應時間
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