AISPHM
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건강 예측, 문제 예방
ASUS IoT AISPHM은 예측 유지 관리 및 상태 관리를 위한 혁신적인 솔루션입니다. 실시간 AI와 최첨단 진동 분석을 활용하는 AISPHM은 회전하는 장비의 초기 단계 문제를 감지하도록 특별히 설계되어 가장 까다로운 공장 환경에서 비교할 수 없는 신뢰성과 성능을 보장하며, 즉각적이고 직관적인 경고와 온프레미스 또는 클라우드에서 최적화된 운영 효율성을 위한 유연한 아키텍처의 적응성을 제공합니다.
이 혁신적인 접근 방식은 업계가 문제를 예측하고 신속하게 해결할 수 있도록 지원하여 가동 중지 시간을 줄이고 중단 없는 생산을 유지합니다. AISPHM은 산업 장비의 상태와 수명을 유지하고 지속적인 발전을 제공하며 안심하고 사용할 수 있습니다.
코드를 적게 사용하거나 사용하지 않아 단순한 구조를 자랑합니다.
원활한 운영으로 가는 길
ISO-10816-3과 FFT 스펙트럼 AI 모델링 결합
각 장치마다 전용 AI 모델이 구축되어 작동 상태를 지속적으로 모니터링합니다. 원래 AI 모델과의 편차는 비정상적인 이벤트로 기록됩니다.
웹 기반 프라이빗 및 퍼블릭 클라우드 아키텍처
완전히 컨테이너화된 아키텍처는 PC, 스마트폰, 태블릿을 포함한 여러 플랫폼에 걸쳐 향상된 구축 유연성을 제공합니다.
비용 효율적인 CPU 기반 모델링 및 추론
Intel i5/i7 시스템은 추가 GPU 리소스 없이도 최대 120개의 센서에 대한 데이터 처리를 지원할 수 있습니다.
EdgeX 오픈 소스 프레임워크 지원
다양한 산업 애플리케이션의 경우 광범위한 코드 리팩토링 없이도 데이터 재사용을 위한 모듈을 개발할 수 있습니다.
데이터 시각화와 예측 인텔리전스의 만남
생산 라인, 기계 트레인, 기계 및 센서 측정 지점을 기반으로 관리자는 진동 이력 데이터, 센서 연결 상태, 이벤트 알림을 신속하게 파악하고 이상 유형에 따라 고급 검사 또는 윤활 테스트를 수행할 수 있습니다.
AISPHM은 포괄적인 기계적 진동 모니터링을 위해 FFT 스펙트럼 모델링과 ISO 10816-3의 기능을 결합합니다. ISO 10816-3은 전반적인 진동 평가를 제공하는 반면 FFT는 주파수 영역 분석, 조기 오류 감지, 다중 채널 분석 및 정량적 평가를 제공합니다. 이러한 통합을 통해 더욱 심층적이고 포괄적인 오류 감지 및 장비 상태 모니터링이 가능합니다.
서로 다른 지면과 다양한 부하에 설치된 동일한 모터에는 맞춤형 모델이 필요합니다. 다양한 데이터 수집 간격을 구성하고, 모델링이 완료되면 이상 데이터를 자동으로 비교하고, 데이터 라벨링을 위한 세부 스펙트럼을 제공하고 모델 관련성을 유지할 수 있습니다.
유무선 센서를 위한 다용도 프레임워크
ASUS IoT는 유무선 센서를 모두 지원하는 다목적 프레임워크에 필요한 하드웨어, 소프트웨어 및 알고리즘을 제공합니다. 특히 ASUS IoT PE100A는 12개의 유선 센서에 대한 연결을 제공하는 반면, PHM은 수백 개의 센서에 대한 데이터 모델링 및 이상 감지를 동시에 처리할 수 있습니다.
예측 및 상태 관리 단순화
응용 프로그램 시나리오
주요 기계에 대한 진동 데이터 기록 생성
By analyzing vibration data, AISPHM allows managers to conduct trend analyses on vital machinery. This proactive approach aids in early issue detection, ensuring timely interventions and machinery longevity.
회전 장비 수리의 효율성을 평가
AISPHM은 모터 수리 전후의 데이터를 비교하고 불일치를 정확히 찾아내며 사용자가 수리 효율성을 측정하고 잠재적인 기본 유지 관리 문제를 찾아낼 수 있도록 하는 데 탁월합니다.
이상 공진 및 온도에 대한 AI 강화 비파괴 모니터링
AISPHM은 AI를 활용하여 비파괴적 이상 감지를 위한 데이터를 분석하고, 특히 비정상적인 공명 및 온도 패턴을 식별하여 침입적인 검사 없이 장비 무결성을 보장합니다.
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