2024 年 PLC(可編程邏輯控制器)維護(hù)領(lǐng)域的最新趨勢和實踐強(qiáng)調(diào)預(yù)測性維護(hù)、高級數(shù)據(jù)分析以及與人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算等新興技術(shù)的集成。
預(yù)測性維護(hù): 利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí),預(yù)測性維護(hù)正在成為常態(tài)。通過分析歷史和實時傳感器數(shù)據(jù),人工智能可以在故障發(fā)生前識別出故障模式和潛在故障,從而進(jìn)行定期維護(hù),最大限度地減少停機(jī)時間,延長設(shè)備使用壽命(Sensemore)(OXMaint)。
異常檢測: 機(jī)器學(xué)習(xí)算法擅長檢測數(shù)據(jù)中的異常情況,可在導(dǎo)致設(shè)備故障之前指出潛在問題。這種方法不需要大量的故障數(shù)據(jù),而且可以在不同的機(jī)器上進(jìn)行擴(kuò)展(物聯(lián)網(wǎng)分析)(OXMaint)。
與物聯(lián)網(wǎng)集成: 物聯(lián)網(wǎng)(IoT)可通過收集設(shè)備性能的實時數(shù)據(jù)對資產(chǎn)進(jìn)行集中監(jiān)控。通過分析這些數(shù)據(jù),可以預(yù)測維護(hù)需求并及早發(fā)現(xiàn)問題,從而提高整體運營效率(Sensemore)(StartUs Insights)。
數(shù)字孿生是物理設(shè)備的虛擬復(fù)制品,可對資產(chǎn)性能進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控和分析。這有助于模擬運行狀況和預(yù)測潛在故障,從而制定積極主動的維護(hù)策略(Sensemore)(OXMaint)。
邊緣計算:通過在更靠近數(shù)據(jù)源的地方而不是在集中式云中處理數(shù)據(jù),邊緣計算可減少延遲并實現(xiàn)實時決策。這對于即時應(yīng)對人工智能算法檢測到的潛在問題至關(guān)重要(OXMaint)。
沉浸式技術(shù): 增強(qiáng)現(xiàn)實(AR)和虛擬現(xiàn)實(VR)正被用于遠(yuǎn)程協(xié)助和培訓(xùn)。維護(hù)團(tuán)隊可以遠(yuǎn)程接受專家的實時指導(dǎo),從而提高故障排除效率并降低差旅成本(Sensemore)(OXMaint)。
先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)可優(yōu)化設(shè)備維護(hù)并最大限度地減少停機(jī)時間。整合各種來源的數(shù)據(jù)可提供設(shè)備健康狀況的整體視圖,有助于做出明智決策和制定維護(hù)計劃(物聯(lián)網(wǎng)分析)(StartUs Insights)。