根據(jù)裝置數(shù)據(jù)，實時監(jiān)控“反常”狀態(tài)，并在與裝置狀態(tài)對應(yīng)的較佳時機實現(xiàn)狀態(tài)基準維護。
根據(jù)長年培養(yǎng)出來的直覺、經(jīng)驗，執(zhí)行事后/定期維護（時間基準維護）。
根據(jù)裝置數(shù)據(jù)，AI將對裝置狀態(tài)進行監(jiān)控。 并在與裝置狀態(tài)對應(yīng)的較佳時機執(zhí)行預(yù)測維護（狀態(tài)基準維護）。
1. 較小化停機時間，減少生產(chǎn)損耗 2. 在較佳時機進行維護，削減維護費用 3. 優(yōu)化零件更換時機，減少維護零件的庫存 4. 無需分析即可確定異常位置 5. 無需專門知識/技能，即可開展標準化的維護工作
憑借***的數(shù)據(jù)運用功能，實現(xiàn)了邊緣控制，從而實現(xiàn)裝置狀態(tài)可視化。 因此，AI控制器能夠以微秒級精度檢測出裝置的“反常”狀態(tài)。
累計與控制周期完全同步的時間序列數(shù)據(jù)。利用固定周期數(shù)據(jù)正確掌握裝置的動作，可以生成和判斷高精度的學習模型。此外，利用上位連接功能，通過上位層裝置層進行AI聯(lián)合，為Factory IoT化做出貢獻。
以適用于實時處理的機器學習引擎Isolation Forest為基礎(chǔ)，進行歐姆龍***的高精度化調(diào)諧，可以同時實現(xiàn)高速性與高精度檢測。而且可適用于多峰數(shù)據(jù)算法，以及適用于需要執(zhí)行多種動作模式的裝置，如多品種生產(chǎn)等。
根據(jù)目標機構(gòu)的運行數(shù)據(jù)，將判斷為“反常”所需的特征量轉(zhuǎn)化為軟件部件，作為AI預(yù)測維護程序庫。 可輕松開啟預(yù)測維護工作。
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裝置層進行AI聯(lián)合，為Factory IoT化做出貢獻。
