据北斗世连介绍,随着世界科技的发展,以及人类认知学习技术的日益完善,物联网传感器在各种产品线上的应用越来越多,制造工厂已进入了新的预见性维护阶段。

 在北斗世连物联网科技有限公司的接触中发现AI驱动型平台采用感知技术后,不仅能利用过去的失败案例进行自学,而且还能能通过学习预计未来的状况。这项功能对制造工厂的发展极为重要,因为许多召回事件的症结在于出现了新的问题。

物联网传感器通过传感器数据实现自学以后,其认知应用就能从微观层面了解常规工况及环境因素对机器造成的影响了,效果远超人脑常用的宏模式。这也意味着,当在品质检查流程汇中未被探查到细微异常及小变动出现时,可自动识别上述情况。于是,就能提前预知设备关停或故障的时间,并在发布产品召回或引起设备关停前,提前解决问题。

北斗世连在实践中发现为确保该技术得到有效地利用,国内外很多的汽车制造商应致力于在生产流程中部署多个接触点。在最初的制造流程中,认知型预见性维护可识别在线缺陷,在产品进入市场前,就能解决存在的问题。

通过认知型预见性维护不仅能监控车辆生产,而且在确保生产线平稳运行的情况下,使用生产线机器打造零件。在制造工厂内配置了大量的工业级物联网及传感器后,可了解机器的运行及健康状况,测定精度可达分钟级别。

这些技术的发展也就意味着工厂能始终采用精准的数字化模拟其所有机器的运行情况,为其机器提供工装,查看其是否在未来某个时间段实现维护。认知学习被引入制造流程后,可分析机器的健康状态并进行上报,从而实现提前维护,避免后期出现故障。

北斗世连指出当车辆出厂后,物联网传感器的预见性维护依旧在不停地发挥着作用。认知型预见性维护建模可根据互联车辆、检修记录、已更换零部件的测试数据等多个数据渠道进行判定。此外,天气条件、路况、驾驶员注意力及生物识别感应器及社交媒体等获得相关信息及数据。该数据可被用于识别并解决故障,避免设备关停,或快速开展维护流程并规划零部件库存及现场人员配置。

北斗世连认为对汽车业而言,认知型预见性维护的重要性越来越高,即使是细微的优势也能为车企节省数百万美元。然而,最令人兴奋的是,认知技术在汽车制造流程中的应用只是个开始而已。

作为国家“北斗”产业重要组成部分,北斗世连是北斗产业中专攻民生通路的生力军。一方面不仅与全国多地各级政府合作,开发智慧农业板块,打造海量优质农副产品生产基地;另一方面还与大量国企、外企、民企合作,开发了丰富多彩的各类高科技产品线,进一步巩固了北斗世连的智慧物联网体系。与此同时北斗世连也一直在关注着物联网传感器在在国内外各个领域的发展应用,作为一家新时代的企业,只有不断更新技术才能更好壮大。