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Charles Lee

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ADI雙管齊下力推CbM 催動產業升級

為助力產業轉型升級,亞德諾半導體(ADI)積極推動自動化狀態監測(CbM),並採用雙管齊下策略,除了備有振動量測分析方案外,也和工研院機械所合力研發智慧化邊緣預兆診斷運算方案,以加快中小企業實現CbM,邁向工業智慧化、數據化。 過往設備是感覺快出問題時,工作人員才會進行查看,再進行維修,無法事先預防。然而,這方式容易影響產線、或是工廠運作,進而導致營運、營收受到影響。而預防性預測的重點在於把產品價值進行分類,例如最昂貴、交期最久等產品,加入感測監控電壓、電流、溫度和振動等,以確保生產過程順利。 對此,ADI亞太區應用工程總監Charles Lee表示,為提高生產效率和安全性,有越來越多客戶體認到工業4.0的優勢,而CbM是工廠智慧化其中一項關鍵,所以,該公司積極推動振動量測分析方案,其為集寬頻、低雜訊、三軸振動特性之完整感測系統ADI ADcmXL3021,讓業者可透過監控機械疲勞及故障的早期指標,提高生產效率並減少設備維修,簡化開發過程並節省CbM系統中智慧感測器節點的大量物料成本。 除此之外,為加速中小企業落實CbM,ADI也和工研院機械所合力研發智慧化邊緣預兆診斷運算方案,該方案是由工研院機械所憑藉多年設備振動分析與診斷實務經驗搭配ADI  ADcmXL3021 3軸振動感測器所開發,以機邊自動感測、分析、診斷等功能促進設備資產管理與維護效率。 ADI區域銷售經理陳曜桎說明,台灣70%、80%為中小型企業,而中小企業雖說已意識到要在設備上增加CbM功能以提升生產效率,但往往卻不知從何做起;加上中小企業的資金、開發技術/人員往往不如大企業,因此也很難購買感測元件或模組,再自行與設備整合、開發演算法進行數據分析等,而智慧化邊緣預兆診斷運算方案便是為了解決此一困境。 陳曜桎補充,由於工研院機械所和產業有著多年的接觸經驗,十分了解產業的需求,可以清楚理解中小企業的基本需求為何,因此,由工研院負責演算法的部分,該公司則是提供硬體平台,結合兩者優勢打造出一個標準化的方案(也就是智慧化邊緣預兆診斷運算方案),讓中小企業可直接套用,減少硬體開發、系統整合、演算法開發等難度,進而加快中小企業導入CbM,實現製造智慧化。 ADI積極推動CbM解決方案。  
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