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Festo如何将人工智能应用于预测应用

放大字体  缩小字体 发布日期:2021-04-21 浏览次数:22
  为了展示AI在其自动化技术中的使用,Festo重点介绍了两个涉及预测性维护和预测性能源的用例。Festo在汽车工业中使用预测性维护,从而避免了不可预见的停机时间以及服务和投诉成本,从而提高了伺服气动焊枪的维护效率。作为Festo在2021年虚拟汉诺威工业博览会上的展览的 部分,该公司展出了由Festo和Resolto(Festo专门从事人工智能的子公司)开发的Festo AX软件。

Festo如何将人工智能应用于预测应用
  Festo产品和技术管理管理委员会成员Frank Melzer博士指出,Festo使用状态监视和机器学习来监视其客户组件,机器和系统的行为。他说:“人工智能是将自动化业务提升到新水平的推动力。” “我们不断监视机器数据,并根据我们的AI模型进行检查,该模型描述了组件或机器的良好状态。然后,AI算法可以检测与正常状态的偏差,并可以预测它们。特别是在工业智能中,算法的混合以及工程师的特定专业知识是实现基于AI的自动化应用程序的决定性成功因素。”
 
  梅尔泽博士强调Festo的人工智能技术的开放架构时表示,“可以轻松地通过IoT网关和标准化协议与其他组件集成Festo的人工智能技术。”
 
  为了帮助说明AI的使用如何根据其应用而变化,Festo提出了两个不同行业 域的用例。
 
  在 个针对汽车行业的应用中,Festo解释了德国汽车制造客户如何使用预测性维护来改善其维护,并减少其伺服气动焊枪的停机时间。连续收集来自焊枪的数据,并使用Festo的AI算法对其进行评估,以预测焊枪的故障。通过评估这些数据,可以在故障发生之前就将其识别出来。根据Festo的说法,这可以避免该公司生产运营中目前经历的停机时间的四分之 左右,并且可以在非生产时间安排维修。
 
  在此次活动中重点介绍的另 个应用程序中,Festo为食品包装行业的客户使用了AI的预测能源应用程序。在这里,包装商的目标是减少其气动装瓶厂的能耗,以减少二氧化碳排放量和成本。在检查了工厂的压缩空气过程之后,Festo将其C2M能源效率模块应用于监视压缩空气消耗,提供有关可能的泄漏的信息,并防止系统压力降至定义的备用压力水平以下。
 
  C2M模块在单个单元中包括压力调节器,开关阀,传感器和现场总线通讯。根据Festo所说,C2M模块的应用对客户来说效果很好,以至于他们现在希望将C2M收集的数据用于潜在的预测性维护应用。
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