欧姆龙控制柜内设备温度异常预兆保全解决方案：不依赖人工的自动温度测量，减少设备突发停止和火灾风险

技术传承/维保/AI/预测性维护

课题

由于设备的高功能化，保全人员与控制柜内设备的集成度成反比，逐年减少

*检查频率下降导致火灾风险上升

*熟练工不足，缺少异常判断的基准

解决方案

不依赖人工，自动测量控制柜内温度

*持续监视温度，有效发现异常

*传器内置算法，提早检出异常

实现持续远程监视。既节省人工，又减少突发停止和火灾风险

当前

1、难以持续监视

安装空间少，难以安装监视设备。

2、异常检测延迟

人手不足，无法提高检测频率。

3、发生保全工时

需要保全人员定期巡检。

目标

1、实现持续监视

使用小型广角传感器，设计安装更容易。

2、减少突发停止和火灾风险

利用持续测量和阈值自动设定技术，提早准确检测异常。

3、大幅改善保全效率

持续监视，仅检测异常时应对。

实现技术

温度预测算法

分析过去的温度变化趋势，自动计算到达预测温度。更早检测异常，大幅降低设备停机风险。

与环境温度无关的温差测量

利用在传感器内部测量环境温度的算法，实现不受周围环境影响的高精度状态监视。

自动阈值设定算法

根据使用环境及测量对象的温度，自动计算理想阈值。非熟练工，也能实现理想异常检测。

可靠的安全管理

通过生成带安全签名的报告（证据），不需要专家也能实现可靠的安全管理、运行

更多详情请点击了解