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西門子以人工智能、雲計算等數字化技術為北京奔馳打造buyup集運車間

供稿:西門子(中國)有限公司 2021/1/8 19:29:40

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  • 關鍵詞: 人工智能 數字化
  • 摘要:來自西門子數字化工業集團和中國研究院的專家團隊,將專家經驗與人工智能相結合,實現了基於振動分析的預測性維護。

在現代化的汽車生產車間裏,數字化和智能化技術為突破傳統制造工藝中的難點打開了全新思路。

以衝壓工藝為例,振動直接反映着加工過程中的設備健康狀況,是設備安全評估的一項核心指標。然而,振動分析極為複雜,產線上多種設備和眾多組件之間的振動相互影響、疊加,形成一場大型“複合”振動,只有經驗豐富的領域專家才能“讀懂”這些動態交錯的信號。但專家無法全天候實時監測,尤其在伺服壓機應用場景中,速度、位移、壓力等都在不斷變化,單憑人力更難以捕捉複雜的加工過程。當人力不可為,人工智能介入是必然選擇。

北京奔馳與西門子合作,以人工智能、雲計算等數字化技術打造buyup集運車間。

來自西門子數字化工業集團客户服務部門和西門子中國研究院的專家團隊,將專家經驗與人工智能相結合,實現了基於振動分析的預測性維護。北京奔馳汽車有限公司(北京奔馳)與西門子合作,為其衝壓車間(一期)生產線上的關鍵設備加裝了70多個傳感器,每個傳感器每秒可採集20000多個數據點。如此龐大的數據量上傳至雲端,進行基於機器學習技術的雲端大數據分析。“聰明”的人工智能系統因此成為了專家智慧的延伸,能夠實時掌握設備狀態,並預測未來一段時間內出現故障的可能性。

有了人工智能的加持,針對加工過程中的振動分析會更加精準且全面,幫助工作人員高效安排運維工作。

“成功部署後,系統在一天深夜捕捉到車間某處電機異常振動,即時通知客户,避免了非計劃性停機,保證了產線的正常運行。”西門子中國研究院高級研究員周林飛説,“未雨綢繆,這讓大家切實感受到了工業人工智能的價值所在。”

審核編輯(吳新慧)
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