松下工业机器显示屏异常解决维修疑惑

 

       松下工业机器显示屏异常解决维修疑惑：在工业机器显示屏的使用中，采用自动预测性维护的公司正在利用维修机器解决方案来解决机器使用中的困难，并应用阈值化方法或机器学习来识别异常。 很多的工业机器显示屏当通过自动的预测性维护检测到异常时这时说明机器将潜在很大的问题了，即使使用某些采用机器检查的解决方案进行了增强，由于样本不是由专家收集的，仍然很难理解异常的原因和重要性。像我们凌科在维修时也有遇到过类似的现象。使用传统的手动状态监视技术检测异常实际上有助于技术人员达到特定的预后。解决方案旨在改善机器与专业人员之间的通信流程。 但是，使用自动化的检测方法来看，技术人员与机器之间的亲密关系的一部分被破坏了，这使得了解远程检测到的异常非常困难。

       **检测与预防是对松下显示屏故障可行的解决方案：针对这些挑战的一种维修建议解决方案，不能恢复为手动诊断，而可以从自动化中受益，那就是关注有限数量的“前导信号”，也就是当机器有故障存在表现时**时间去检测。同时寻找表示机器状态问题的异常现象，**信号的重点是首先用清晰的信号查看全局，我们可以轻松理解这些信号并警告我们某些事情不正确。 相反，如果我们尝试一次摄取所有可用数据，则会淹没在关于不需要注意的微小异常的误报警报中。

 

       松下工业机器显示屏异常故障的特点有哪些？一旦异常现象被识别为前导信号并很容易理解为有意义的异常现象，则可以从其他收集到的信号中分析其他见解和数据，以促进远程诊断和根本原因处理。**的工业机器显示屏信号是人类可以轻松理解并立即触发我们的直觉（例如患者的体温）的**信号。当这些信号通过听觉，视觉或触觉等人类可辨认的关系时，对于已经面临来自自动化系统信息的认知超负荷的人们来说，验证异常重要性的过程就容易得多，而且速度更快。

 

       松下工业机器显示屏噪音的发生对机器的影响：声音作为自动显示屏的的主要信号，而当显示屏一直不断的发出噪音时通常可以比其他传感方法更快地检测和分类各种机械现象。这是由于一个简单的事实，即运动的零件（无论是固体，液体还是气体）都会产生独特的声音模式，并且当该运动中的某物发生变化时，即使发生微小变化，所产生的声音也会发生变化。以承受极大动态应力的机械轴承为例当出现**个裂纹时，轴承将产生独特的超声波图样，表明前面的问题。

      如何对松下工业机器显示屏进行预防性的维修呢？在许多的故障情况下，源于预测分析的预测维护仍由技术人员定期从机器的显示屏到机器并进行手动状态采样来执行。 技术人员可以获取机器上的振动读数以检测轴承状况的恶化。这种方法仍然比旧的预防性维护更好，但是就像工业自动化本身在发展一样，预测分析和深度学习的新进步正在兴起，可以实时地连续收集和分析数据。尽管就效率而言，全自动似乎是理想的选择，但这种情况并非没有挑战。因此机器到了维修阶段已经是较严重的状态，而前期的保养与预防对对松下工业机器显示屏的使用寿命起到很关键的作用。