工业4.0：预见性确保案例概述确保是一项具备挑战性的任务：您必需保证机器的可用性，并尽量减少修理的资源消耗，同时注目产品的质量。过去，很难全部考虑到所有这些因素。
然而，工业4．0的来临为预见性确保建构了新的机会。预见性确保是所指从您的机器搜集并评估数据以提高效率并优化确保过程。您不仅可以评测设备的状况，还可以更加精确地预测何时必须展开确保工作。
案例1铣床的预见性确保在生产过程中，铣床中的主轴更容易脱落。更加最重要的是，维修费用十分便宜。
因此，若能预测损毁情况并精确辨别主轴何时脱落就可以大大降低成本。为了解决这个挑战，类似的传感器（例如超声波或振动传感器）不会辨识坚硬主轴的状态，然后可以原作机器主轴关键参数的涉及报警阈值。传感器收集到数据后，将其与来自机器的信息和正在处置的特定工件展开较为。通过大数据分析，可以更加精确地辨识和预测主轴将要裂痕的不道德模式。
这样可以适当地规划确保计划。优点概述：√更高的流程透明度√减少确保成本√增加机器停机时间案例2换热器的预见性确保管道中的沉积物不会造成换热器阻塞。另一个简单的因素是不有可能必要测量热交换器的流量。几乎阻塞不会造成相当严重问题，比如再次发生生产错误和设备急停。
解决问题这个问题的一个办法是测量换热器温差的上、下限值。搜集并使测量值可视化后，就可以定义阈值。然后可以将这些数值输出报警系统，一旦经常出现阻塞的第一个迹象就立刻通报负责管理确保的员工。优点概述：√异常情况预警以指出潜在的阻塞√机器停机时间和材料浪费增加案例3机器人身体健康的预见性确保如果仅有在本地监控机器人的身体健康状态，或者几乎不监控，则很难规划机器人确保。
但为什么不搜集涉及的机器数据？有许多参数可以监控，还包括CPU和外壳温度以及定位和短路错误等。通过集中于搜集和表明这些数据，然后对其模式展开分析和评估，可以在情况显得不利之前计划确保涉及的事宜。
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