Ferramentas avançadas de manutenção preditiva estão abrindo caminho para investimentos em muitas automações
fabricantes.Essas ferramentas usam inteligência artificial para detectar falhas precocemente e solicitar reparos oportunos.
Isso reduz o custo de propriedade da automação e aumenta sua disponibilidade.
Também estão surgindo plataformas para implementar modelos de aprendizado de máquina sob medida. Esses modelos gerenciam
processos de produção específicos. Fdo corte a laser à fundição de ferro. Criando de forma mais rápida e eficiente
operações, com menos supervisão especializada.
ABB é um fabricante líder de equipamentos elétricos e de automação. Ela tem visto uma demanda crescente de seus clientes por ferramentas de manutenção preditiva.
Em resposta, comprou uma participação na startup sueca de software de monitoramento de condições, Viking Analytics. A Viking desenvolveu uma inteligência artificial assistida,
aplicativo de monitoramento de vibração chamado MultiViz Vibration. A ABB integrou o mecanismo de análise preditiva da Viking na implantação do seu próprio
Gerenciador de ativos de habilidade. A solução combinada pode prever e prevenir falhas de equipamentos.
A Viking Analytics venceu o desafio Electrification Startup da ABB em 2020. Desde então, as duas empresas têm colaborado em aplicações e na visualização
de dados de sensores de monitoramento de condição. No passado, a Viking Analytics trabalhou em outras aplicações de inteligência artificial em automação industrial. Isto
inclui a habilitação de operações automatizadas de vazamento em fundições de ferro. Ela desenvolveu algoritmos de aprendizado de máquina para fazer ajustes rápidos que de outra forma seriam necessários
precisa da intervenção de um operador experiente.
Xcelerator é uma plataforma de software sob a qual a Siemens implanta diversos aplicativos de inteligência artificial, incluindo MindSphere e Predictive Services.
MindSphere é a principal solução de automação industrial e internet das coisas da Siemens. Implementa uma ampla gama de soluções inteligentes, desde manutenção preditiva
para localizar obstruções de esgoto. A Siemens usou modelos de aprendizado de máquina MindSphere em muitos de seus próprios locais de produção para detectar falhas em desenvolvimento, planejar
manutenção, avaliar a estabilidade do processo e prever a qualidade do produto.
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