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隨著人工智能時代的到來,智能制造已經(jīng)被廣泛地應用于各個行業(yè)。工業(yè)機器設備作為代表之一,在無需人員參與的情況下,可以實現(xiàn)加工、搬運、焊接、裝配等重復性工作,大大提高了產(chǎn)品的生產(chǎn)效率,節(jié)省了人力成本。但是隨著設備的日益發(fā)展,其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)也變得愈發(fā)復雜。一旦設備發(fā)生故障導致停機,就會不可避免地影響整條生產(chǎn)線的生產(chǎn)進度,拖慢生產(chǎn)周期,造成經(jīng)濟和生產(chǎn)損失,更為嚴重的是有可能會導致人員傷亡。在目前工業(yè)自動化的大環(huán)境下,傳統(tǒng)的設備故障處理模式已經(jīng)無法很好地應對突如其來的故障,導致故障問題難以及時得到解決。因此,精準地對設備故障進行故障診斷,能夠有效地維護設備的正常運轉(zhuǎn),使其能夠保持在正常的作業(yè)狀態(tài),這對于工業(yè)生產(chǎn)過程的順利進行非常重要。 在工業(yè)智能制造的背景下,將龐大的數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)化為有用的知識,并對其進行分析和利用,實現(xiàn)知識自動化以處理復雜的故障狀況非常關鍵。在這種情況下,特定領域的知識圖譜也越來越受到重視和應用。達觀數(shù)據(jù)作為 業(yè)內(nèi)首個利用知識圖譜技術(shù)提供工業(yè)制造領域數(shù)據(jù)圖譜化應用服務的企業(yè),創(chuàng)新地將故障分析與知識圖譜進行有效結(jié)合,構(gòu)建出質(zhì)量輔助分析知識圖譜平臺,將電氣、機械、工藝、動力和裝備等行業(yè)的知識在企業(yè)內(nèi)部沉淀下來,助力先進制造型企業(yè)打造基于認知智能的質(zhì)量體系,持續(xù)提升產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)可靠性水平;助力工業(yè)制造領域更好的應對設備故障問題,提高產(chǎn)品良率。一、類案分析推薦
在達觀質(zhì)量輔助分析知識圖譜平臺上,我們利用知識抽取技術(shù)從各類經(jīng)驗性文檔,如故障報告、故障工單、維修記錄中獲取故障數(shù)據(jù)信息,并將其轉(zhuǎn)化為有價值的知識,使故障知識和關系結(jié)構(gòu)化、顯性化和可視化,從而使故障知識得到有效的積累和組織,并形成持續(xù)積累的故障案例知識庫。在故障的處理過程中,平臺提供類案推薦功能,輔助工程師通過相似歷史案例進行維修;同時也提供案例統(tǒng)計分析功能,為產(chǎn)線工程師制定優(yōu)化策略提供數(shù)據(jù)分析支持(如優(yōu)化生產(chǎn)工藝、增加產(chǎn)品測試手段、替換原材料供應商等)。相關案例推薦
二、維修作業(yè)指導
維修故障過程除了參考歷史的故障經(jīng)驗知識以外,達觀質(zhì)量輔助分析知識圖譜平臺還針對設備的缺陷匯編、運行規(guī)范、檢修規(guī)范等進行了結(jié)構(gòu)化解析和抽取,解析結(jié)果包含設備的缺陷原因分析、處理方法、危險點分析、相關設備器具等。當工業(yè)機器設備設備發(fā)生故障時,維修負責人通過工單指派相關工程師并附上作業(yè)指導,現(xiàn)場維修過程維修工程師根據(jù)作業(yè)指導提到的內(nèi)容,按照實際操作步驟進行作業(yè),系統(tǒng)完整記錄整個維修過程,并將結(jié)果以實操案例返回到故障案例庫。維修指導派發(fā)
三、引導式診斷
相對與作業(yè)指導,維修手冊會記錄設備更為詳細的診斷思路和診斷流程,主要以拓撲網(wǎng)絡為特征,具有層次明顯、父子關系鮮明等優(yōu)點。達觀質(zhì)量輔助分析知識圖譜平臺提供按流程逐步引導維修工程師探測故障原因,過程中對接設備/產(chǎn)品獲取動態(tài)數(shù)據(jù),顯示給維修技師并推薦下一步流程。對每個診斷流程,推薦相關的結(jié)構(gòu)圖、電路圖、操作示意圖、診斷工具、注意事項等信息;對故障原因或故障零部件,推薦故障維修方案,包括但不限于零部件更換的拆卸及安裝程序、注意事項、操作示意圖、零件結(jié)構(gòu)圖等。引導式故障診斷過程
從長遠的角度看,使用達觀質(zhì)量輔助分析知識圖譜平臺,企業(yè)能夠持續(xù)積淀知識和經(jīng)驗,不斷完善專業(yè)領域的長效知識體系,統(tǒng)籌打造“知識生產(chǎn)-知識沉淀-知識創(chuàng)造”閉環(huán),貫徹知識驅(qū)動發(fā)展,激發(fā)創(chuàng)新活力。降低對工程師自身經(jīng)驗的依賴,讓資歷較淺的工程師也能做好故障分析工作,大幅提升故障分析效率,加速工程師成長。既降低故障發(fā)生的機率,也減少故障發(fā)生的損失,實現(xiàn)降本增效,提升企業(yè)競爭力。
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責任編輯:Rex_23