图尔克 会议预告 | 基于机器学习的预测性维护系统 (成都站)

在传统工业维护模式中，设备故障往往采用"事后维修"或定期检修的被动策略。这种模式不仅导致非计划停机造成的经济损失，还可能引发连锁生产事故。随着工业技术发展推进，预测性维护技术实现了从"经验驱动"到"数据驱动"的跨越式发展。

欢迎参加成都工业博览会同期举办的交流会，融合与驱动：具身智能 | 时代下的核心部件新范式(成都站)基于机器学习的预测性维护系统!

会议时间：3月11日 11：40

主讲人：图尔克 系统经理 林强

可用性是设备综合效率的关键因素。若机器因故障而闲置，则会导致意外生产停顿，进而造成损失。为了避免这种情况发生，工业4.0时代的维护通过永久访问传感器数据来实施。

益处：更快检测到错误或磨损导致的异常情况。这是因为可以直接向相关负责人发出警报，或已经将状态数据集成在预见性维护中。这意味着，与可避免的维护操作相关的不确定的额外成本将成为过去。

利用额外信息为了监测临界值，通常无需用于执行状态监测任务的单独传感器。相反，IO-Link设备可同时提供过程数据和周期性设备输入，即参数或诊断信息。然而，标准传感器也可利用合适的现场总线工作站提供重要的额外信息。ARGEE编程环境支持将简单或复杂的状态和操作信息轻松存储在图尔克的IP67-Block I/O模块中。

直接传输至IIoT图尔克支持以太网的I/O硬件支持三种协议：Profinet、EtherNet/IP和Modbus TCP。凭借这种“多语言能力”，I/O系统或block模块可通过专用协议将预处理的状态数据传输至边缘控制器 - 完全不干扰与控制器的过程数据通信。在控制器上，根据监测需求不同，信息流通过OPC UA或MQTT等到达过程控制系统或云端。

保持对控制柜的关注控制柜及其组件(有些非常灵敏)的风险来源众多，而温升、高湿度和门未正确关闭只是其中的三大风险。使用紧凑型控制柜保护模块通过内部或外部传感器来监测过程值的用户则不会有任何风险。图尔克的IM18-CCM甚至能通过以太网将该数据发送至IT系统。

我们的目标在于更早发现和解决异常，并将风险或故障损失降低。构建“早发现、快解决、低损失”的异常管理闭环

利用图尔克的软硬件解决方案实施整个控制和状态监测系统。利用单个联络点，工厂计划人员不仅能节省时间，还能获得协调的组件。与此同时，开放式接口可保证稳定的高系统灵活性。

更多精彩内容，欢迎莅临会议现场!

成都-中国西部国际博览城14号馆-2F-08

（图尔克）