other
Cuộc cách mạng thông minh của phụ tùng tự động hóa công nghiệp: Từ bảo trì truyền thống đến hoạt động dự đoán Apr 22, 2025

Giới thiệu: Sự chuyển đổi của phụ tùng công nghiệp trong thời đại số hóa



Công nghệ cảm biến thông minh định hình lại hệ sinh thái phụ tùng thay thế


Ba cải tiến chính trong hệ thống giám sát nhúng
Tích hợp cảm biến thu nhỏ
Độ chính xác theo dõi rung động: ±0,1g
Phạm vi phát hiện nhiệt độ: -40°C đến 150°C
Tiêu thụ điện năng giảm xuống còn 1/5 so với cảm biến truyền thống
Những đột phá trong công nghệ truyền dẫn không dây
Truyền thông LoRaWAN cấp công nghiệp
Khoảng cách truyền: lên đến 1,2 km (trong môi trường nhà máy)
Tuổi thọ pin kéo dài hơn 5 năm
Khả năng điện toán biên nâng cao
Độ trễ xử lý dữ liệu cục bộ: <50ms
Hỗ trợ các khuôn khổ AI như TensorFlow Lite

Ứng dụng tiêu biểu: Các đơn vị ổ trục động cơ thông minh của ABB


Ứng dụng công nghệ Digital Twin trong quản lý phụ tùng


Một mô hình mới về hoạt động tích hợp ảo-vật lý
Mô hình hóa vòng đời đầy đủ
Lỗi mô phỏng hao mòn vật lý: <3%
Độ chính xác phân tích ứng suất: 98,7%
Hệ thống dự đoán lỗi
Cung cấp cảnh báo trước 7-30 ngày về các lỗi tiềm ẩn
Độ chính xác chẩn đoán vượt quá 90%

Nghiên cứu tình huống: Hệ thống song sinh kỹ thuật số cánh tua bin khí của Siemens


Bảo trì dự đoán do AI điều khiển


Ba kịch bản ứng dụng chính cho thuật toán thông minh
Phát hiện bất thường
Học không giám sát xác định các chế độ lỗi chưa biết
Thời gian phản hồi phát hiện: <10 giây
Dự đoán Tuổi thọ hữu ích còn lại (RUL)
Phân tích chuỗi thời gian dựa trên LSTM
Lỗi dự đoán được kiểm soát trong phạm vi ±5%
Chiến lược thay thế tối ưu
Thuật toán tối ưu hóa đa mục tiêu

Có thể giảm lượng phụ tùng tồn kho từ 20-30%


Hệ thống truy xuất nguồn gốc phụ tùng thay thế sử dụng công nghệ Blockchain


Bốn lợi thế của quản lý phi tập trung
Xác thực chống hàng giả
Mã định danh kỹ thuật số duy nhất
Truy xuất nguồn gốc toàn bộ chuỗi cung ứng
Chứng nhận chất lượng
Dữ liệu thử nghiệm chống giả mạo
Hồ sơ chứng nhận của bên thứ ba
Hồ sơ sử dụng
Truy xuất lịch sử hoạt động hoàn chỉnh
Xác minh thời gian làm việc tích lũy

Nghiên cứu tình huống: Nền tảng blockchain khối van thủy lực của Bosch


5G+AR cho hoạt động bảo trì thông minh


Ma trận công nghệ bảo trì thế hệ tiếp theo
Hỗ trợ chuyên gia từ xa
Truyền video thời gian thực 4K/8K
Độ trễ: <20ms
Sửa chữa được hỗ trợ bởi AR
Lớp phủ hướng dẫn vận hành 3D
Độ chính xác nhận dạng cử chỉ: 99,2%
Hệ thống lệnh làm việc kỹ thuật số
Tự động tạo ra các giải pháp bảo trì

Quyết định hỗ trợ đồ thị kiến thức


Kết luận: Xây dựng hệ sinh thái quản lý phụ tùng thông minh


Lớp thiết bị: Triển khai các phụ tùng thông minh thế hệ tiếp theo
Lớp Edge: Phát triển khả năng phân tích cục bộ

Lớp nền tảng: Xây dựng nền tảng đám mây bảo trì dự đoán


Liên hệ

John D瓢啤ng
E-mail:sales3@askplc.com
Di 膽峄檔g (WhatsApp):86-18150117685

Để lại lời nhắn
Nếu bạn quan tâm đến sản phẩm của chúng tôi và muốn biết thêm chi tiết, vui lòng để lại tin nhắn tại đây, chúng tôi sẽ trả lời bạn trong thời gian sớm nhất.
Nộp

Để lại lời nhắn

Để lại lời nhắn
Nếu bạn quan tâm đến sản phẩm của chúng tôi và muốn biết thêm chi tiết, vui lòng để lại tin nhắn tại đây, chúng tôi sẽ trả lời bạn trong thời gian sớm nhất.

Nhà

Các sản phẩm

tiếp xúc

whatsapp