Giải phápBảo trì tổng thể
Trong môi trường kinh doanh đang thay đổi nhanh chóng ngày nay, tác
động của việc ngừng hoạt động đột ngột của thiết bị đối với lợi
nhuận của doanh nghiệp là rất lớn, và ngày càng nhiều doanh nghiệp
đang thực hiện bảo trì thiết bị có kế hoạch với mục tiêu đạt được
các nhà máy hoạt động liên tục.
Trong khi đó, ngành sản xuất
đang đối mặt với một vấn đề lớn khác là việc truyền đạt kinh nghiệm
của những nhân viên có tay nghề cao.
Trường hợp 02: Phát hiện các khuyết tật gia công và ngăn chặn sự rò rỉ của sản phẩm bị lỗi.
Dự đoán
Bảo trì
Cấp độ thiết bị
Sự liên kết trong quá trình trát keo cho các cánh tản nhiệt bằng kim loại là yếu, dẫn đến việc các cánh tản nhiệt bị tách rời do sự liên kết bị lỗi xảy ra trong các quá trình sau.
Sử dụng trí tuệ nhân tạo để ngăn ngừa các khuyết tật liên kết trong quy trình bơm keo.
Sử dụng chức năng nhận dạng dạng sóng tương tự của MELSOFT
MaiLab để tạo ra các quy tắc chẩn đoán bằng cách học dữ liệu
dạng sóng của tải ép trong quá trình hoạt động bình thường và
liên kết nó với các khuyết tật liên kết.
Dữ liệu tải được
thu thập theo thời gian thực bởi máy tính công nghiệp MELIPC
và sau đó được chẩn đoán dựa trên các quy tắc sử dụng MELSOFT
MaiLab, cho phép phát hiện các khuyết tật liên kết, sau đó
được phản hồi lại cho thiết bị (gây ra việc ngừng hoạt động
của thiết bị).
Các dòng chảy khuyết tật đến các quy trình sau được ngăn chặn thông qua việc phát hiện kịp thời các khuyết tật liên kết.
