研华串联边缘及云端完整方案,为钢铁工厂打造AI设备监诊云端平台
2019/8/15
国际知名的台湾钢铁企业,有感于设备故障诊断的低预测性,产线停摆仅能被动进行补救,加以资深设备维修管理人员其专业及经验难以传承,决定投入设备监诊云端化;期望透过WISE-PaaS云端数据平台、大数据分析、AI人工智慧 ( 震动分析之机器学习) 等技术,来完善设备维护、瑕疵检测及预防诊断,以智慧数位化补强人力不足,提升生产及管理效率。
以传统工厂的设备故障诊断而论,主要借重资深的设备维修管理人员,仰赖他们发现问题、或设备出现问题再排修,基本上算是被动补救的做法;只因一旦设备故障导致产线停摆,让企业蒙受可观损失,即便后续修复速度再快,也消弭不了这笔损失。
著眼于此,不少企业规划建置设备诊断云端平台系统,期望让管理人员对所有设备运作状态瞭若指掌,在故障前夕儘速进行必要处置、遏阻问题发生,此外藉由分析历史资料对设备执行状态检测,以延长设备使用寿命。台湾某国际知名的钢铁企业正是案例之一,有感于产线上的设备位于恶劣环境,异常状况变化大。于是启动设备监诊云端化专案,希冀利用云端平台、大数据分析等技术弹性面对多变的异常状况,以提升生产及管理效率。
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该钢铁企业审慎评估,认为研华提供的方案涵盖地端、边缘端与云端,内容相对完整,且拥有一定弹性空间,便于该公司日后执行二次开发,将自身服务能量叠加于系统,加上研华负责技术支援的 IoT.SENSE (IoT Solution Enabling Services)团队、对系统的掌握度甚高,因而择定研华的解决方案,藉此建构设备监诊私有云端平台示范线。
具体来说,该钢铁企业设定的建置目标共有五项,一是建立标准化资料上传机制,提升资料存取多元与相容性;二是规划机器学习标准作业流程,提高设备诊断正确性;三是导入可视化仪表板,提高资料解读性;四是导入边缘智慧运算技术,提高警报即时性;五是导入模组化软硬体架构,提高系统的可扩充性。
立足 WISE-PaaS,完美整合设备监诊管理、AI 模型生命週期管理机制
系统架构图
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专案导入
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WISE-PaaS/APM: 资产绩效管理服务框架
WISE-PaaS/AIFS: 人工智慧模型训练与部署服务框架
WISE-PaaS/Dashboard: 数据分析及可视化服务
WISE-PaaS/OTA: 集中式远端软体升级服务
Edge
WebAccess/SCADA: 100% 基于浏览器的监控及资料采集(SCADA)软件
WISE-PaaS/DeviceOn: 设备联网与边缘感测管理软件
WISE-STACK-300: 软硬整合边缘智能物联网私有云
Smart Machine Box (SMB): 包含内建第六代Intel® Core™ i处理器的紧凑型无风扇电脑MIC-7500、8通道高精确度的PCI Express资料撷取卡PCIE-1802