智能制造

为制造商提供实时机器健康洞察

TDK SenseEI: 交付 边缘AI 提高各智能行业的效率。

虚构画面:两名工人站在机器旁,机器前方漂浮着监控信息。
一幅奇幻的画面:工厂里的机器上方漂浮着数字线条,它们作为监控信息。

智能制造

在当今的制造业环境中,计划外停机、设备老化以及对机器健康状况的了解不足仍然是持续存在的挑战。许多制造商仍然依赖被动式或计划性维护,这导致代价高昂的故障、生产效率低下以及错失提升性能的机会。数据过载、系统孤岛以及缺乏实时、可操作的洞察,进一步加剧了大规模维持设备可靠性的难度。
 
TDK SenseEI我们的人工智能驱动型解决方案旨在正面应对这些挑战。通过利用边缘人工智能,我们能够直接从源头对机器健康状况和生产性能进行持续、实时的监控。我们的工业预测性维护能力可以检测到细微的异常情况,在故障发生之前进行预测,并消除不必要的维护,从而显著减少停机时间和维护成本。
通过更深入地了解设备运行情况和流程变异性,制造商可以从被动应对问题转变为主动、数据驱动的决策,从而提高可靠性、优化产量并确保运营过程中产品质量的一致性。
超越软件

监控解决方案,提高效率,减少机器停机时间。

图标表示使用心脏和心跳进行监测。

关键生产资产的实时可视性

制造运营依赖于复杂的、高价值的设备,例如电机、齿轮箱、传送带、机器人和生产机械。 edgeRX™ 该系统可直接在机器层面提供实时洞察,使工厂和维护团队无需等待集中分析即可持续了解设备健康状况。这种即时感知有助于加快响应速度、降低不确定性并更好地控制生产绩效。

图中展示了多台设备,展示了TDK SensEI的edgeRX™平台。
代表边缘计算的图标。

主动维护,不中断生产

与其在故障导致生产中断后才做出反应, edgeRX™ 通过及早发现并本地化地识别潜在问题,实现主动维护。通过在边缘处理数据,维护团队可以在计划的时间段内解决问题,从而减少意外停机时间,避免生产线停工,​​并确保生产计划按时完成。

TDK SensEI 的 edgeRX™ LYNQ 传感器图像。
图标代表可扩展的工厂增长,采用齿轮和柱状图形式。

工厂车间可扩展、始终在线的智能

制造环境通常跨越多条生产线、多个单元和多个设施。 edgeRX™ 通过在设备运行地点开展分析,为机器智能提供可扩展的基础架构,从而最大限度地减少对网络的依赖,并简化工厂车间的部署。这种方法支持一致的维护策略,同时随着运营规模的扩大,降低运营复杂性和长期成本。

维护人员正在笔记本电脑上打开 TDK SensEI 产品 edgeRX™ 控制面板。
超越软件

监控解决方案,提高效率,减少机器停机时间。

关键生产资产的实时可视性

制造运营依赖于复杂的、高价值的设备,例如电机、齿轮箱、传送带、机器人和生产机械。 edgeRX™ 该系统可直接在机器层面提供实时洞察,使工厂和维护团队无需等待集中分析即可持续了解设备健康状况。这种即时感知有助于加快响应速度、降低不确定性并更好地控制生产绩效。

图中展示了多台设备,展示了TDK SensEI的edgeRX™平台。
TDK SensEI 的 edgeRX™ LYNQ 传感器图像。

主动维护,不中断生产

与其在故障导致生产中断后才做出反应, edgeRX™ 通过及早发现并本地化地识别潜在问题,实现主动维护。通过在边缘处理数据,维护团队可以在计划的时间段内解决问题,从而减少意外停机时间,避免生产线停工,​​并确保生产计划按时完成。

维护人员正在笔记本电脑上打开 TDK SensEI 产品 edgeRX™ 控制面板。

工厂车间可扩展、始终在线的智能

制造环境通常跨越多条生产线、多个单元和多个设施。 edgeRX™ 通过在设备运行地点开展分析,为机器智能提供可扩展的基础架构,从而最大限度地减少对网络的依赖,并简化工厂车间的部署。这种方法支持一致的维护策略,同时随着运营规模的扩大,降低运营复杂性和长期成本。

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监控解决方案,提高效率,减少机器停机时间。

图中展示了多台设备,展示了TDK SensEI的edgeRX™平台。

关键生产资产的实时可视性

制造运营依赖于复杂的、高价值的设备,例如电机、齿轮箱、传送带、机器人和生产机械。 edgeRX™ 该系统可直接在机器层面提供实时洞察,使工厂和维护团队无需等待集中分析即可持续了解设备健康状况。这种即时感知有助于加快响应速度、降低不确定性并更好地控制生产绩效。

TDK SensEI 的 edgeRX™ LYNQ 传感器图像。

主动维护,不中断生产

与其在故障导致生产中断后才做出反应, edgeRX™ 通过及早发现并本地化地识别潜在问题,实现主动维护。通过在边缘处理数据,维护团队可以在计划的时间段内解决问题,从而减少意外停机时间,避免生产线停工,​​并确保生产计划按时完成。

维护人员正在笔记本电脑上打开 TDK SensEI 产品 edgeRX™ 控制面板。

工厂车间可扩展、始终在线的智能

制造环境通常跨越多条生产线、多个单元和多个设施。 edgeRX™ 通过在设备运行地点开展分析,为机器智能提供可扩展的基础架构,从而最大限度地减少对网络的依赖,并简化工厂车间的部署。这种方法支持一致的维护策略,同时随着运营规模的扩大,降低运营复杂性和长期成本。

关于智能制造的常见问题

在智能制造环境中,工业机器健康监测分析互联机器和生产系统的实际运行行为,而非依赖静态故障模型。它通过持续学习机器层面的实时数据,识别超出预定义规则的新兴故障模式,从而提供预测性洞察和指导性措施,以支持持续改进、提高正常运行时间和数字化驱动的维护策略。

工业机器健康监测支持各种智能制造资产,包括泵、电机、齿轮箱、传送带、压缩机、机器人和其他关键生产设备,可与自动化流程、连接的传感器和可变生产工作负载无缝集成。

是的。工业机器健康监测可以从单台机器扩展到整条生产线和多站点智能制造运营,在适应特定站点的自动化水平、机器配置和运行条件的同时,提供一致的可见性和标准化的洞察。

传统报警依赖于固定阈值,这往往会在自动化环境中正常的流程波动期间产生噪声。工业机器健康监测能够持续学习每台机器在其流程环境中的正常状态,并仅标记有意义的偏差,从而实现更智能的报警,以适应先进的自动化和数字化制造工作流程。

是的。工业机器健康监测直接在机器上或机器附近进行分析,使智能制造运营能够在云连接有限或间歇性的情况下运行,同时降低网络负载并支持弹性 OT 部署。

是的。工业机器健康监测可以部署在单台智能机器上,也可以扩展到整条生产线,甚至覆盖整个工厂,从而支持有针对性的可靠性提升计划以及更广泛的智能制造目标,例如提高自动化可靠性、数据驱动的决策和卓越运营。e.

两名工人正在操作机器的照片。

我们来谈谈减少 停机时间管理 盲点以及弃沟 反应式维护.â€<A <