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设备管理与维护

欧姆龙成功事例 | 汽车螺丝机上的预测性维护方案

  2026年05月13日  

设备概况

域控制器装配线体螺丝机,其中螺丝机结构主要由SCARA机械手夹持电动螺丝批以及负压吸附结构组成,通过相机预先对螺丝孔拍照定位后,根据定位坐标为产品装配螺丝。

课题

1. 如何进行信号的特征提取及特征筛选?

2. 如何进行模型选择、设计、训练以及优化?

解决方案

1. 利用信号特征提取及特征筛选算法挖掘部件退化趋势,通过健康度指标构建算法及寿命标注算法标注部件健康度(HI)及剩余使用寿命(RUL),进一步用于健康度评估模型或寿命预测模型训练。

2. 构建七层深度神经网络算法架构,预测滤芯剩余使用寿命。

3. 建立算法实验分析系统,对数据、算法、模型进行灵活管理。

4. 建立故障预测维护系统,可通过邮件等方式进行告警推送,实现管理层现场层无缝衔接;前端UI较为直观显示当前滤芯使用情况,便于指导维保人员确定维保时机

系统配置

实现价值

1. 寿命预测、健康度显示、实时推送、报警履历功能上线稳定运行。

2. 成功预测多次故障,缩短故障停线时间,维护效率提升。

3. 设备故障率从1.32%降至约0.89%。

4. 过程不良数减少60+台/月,装配过程不良减少60PPM。

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(欧姆龙)

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