| 创新场景-钛媒体官方网站 - TMTPost

2024ITValue-文章详情顶部

制造业智能AI故障诊断,故障原因识别准确率超93% | 创新场景

对于传统生产线设备的故障维修与维护,诺谛智能AI故障诊断解决方案可全面解析故障资料,形成一套根据故障现象描述,自动定位故障模式、相关功能和零部件的智能化的失效归因系统,有效解决故障经验积累难、故障定位难、故障原因判断难、生产全面性保障难等问题,提升生产线设备故障维修、维护工作效率,为企业全流程生产保驾护航。

场景描述

传统生产线设备的故障维修与维护往往面临以下痛点:

1、故障原因复杂,排查效率低

2、产品故障问题的解决知识分散在维修手册、故障记录单或个人经验中

3、维修手册内容比较多,关联复杂,往往涉及区域电路图、故障原因、解决措施等,而且经常会出现同一个故障存在多个潜在故障区域

4、故障知识更新不能得到及时记录和数字化,无法做到持续积累和复用

5、设备维修和产品BOM存在强关联,维修手册变化频率高,加大了查找故障原因的复杂度

6、关键生产设备故障维修,对生产连续性影响大,不及时解决,影响产能

解决方案

诺谛智能AI故障诊断解决方案通过自然语言处理、知识图谱、语义检索、智能问答等AI技术,全面解析故障资料,形成一套根据故障现象描述,自动定位故障模式、相关功能和零部件的智能化的失效归因系统,有效提升生产线设备故障维修、维护工作效率,为企业降低生产线因单一环节设备故障导致停产问题,同时为生产线全流程提供保驾护航。

1、多模态故障上传

支持文本、图片、语音等多种故障样本上传和描述,同时还可以接入AR设备,实现故障全方位展示,降低人工整理错误

2、设备画像展示

◆ 设备全部信息图谱化展示,实现对设备的全属性以及多设备的结构化展示,加速使用人员对设备的了解和诊断

◆ 设备维修历史记录展示,维修人员可以快速了解设备使用情况,便于对故障做出精准的诊断

◆ 通过知识图谱技术模型,构建故障维修人员辅助快速查询工具,全面降低人员专业性要求,提高整体设备维修工作人员的工作效率

3、AI故障诊断

◆ 全方案诊断结果展示,包括失效原因机理、现象、结论,辅助运维人员进行故障维修,针对复杂故障给出智能化的支持,加速故障的确定

◆ 针对不确定的故障,在后台预置故障诊断树,根据故障现象实现,一步步进行选择最终确认故障原因,更加科学且便捷的确认故障原因

◆ 以多种模态的形式展现故障维修建议,省去搜索和思考时间让设备维修更加便捷

4、诊断思路提示

基于故障树分析法,将故障维修思路进行结构化展示,为维修人员提供结构化的诊断思路以及维修方案的全局,维修人员提供了一个全局的维修思路,减少靠感觉维修的行为,降低生产安全事故

成效

诺谛智能AI故障诊断解决方案目前已经可以达到93%以上的故障原因识别准确率,并支持对于历史案例超50,000个案例的自动推荐,为一线检测和运营维护人员提供专家级支持,切实的解决了制造业故障检测场景化痛点,也是传统产业智能化升级的重要体现。

本文系作者 诺谛智能 授权钛媒体发表,并经钛媒体编辑,转载请注明出处、作者和本文链接
本内容来源于钛媒体钛度号,文章内容仅供参考、交流、学习,不构成投资建议。
想和千万钛媒体用户分享你的新奇观点和发现,点击这里投稿 。创业或融资寻求报道,点击这里
发表评论
0 / 300

根据《网络安全法》实名制要求,请绑定手机号后发表评论

登录后输入评论内容
  • 与智能生产排程的协同关系很重要,而非独立的故障处理,面对不同级别的生产流程,故障处理的响应和处理实效显然存在区别

    回复 8月31日 · via miniapp_iphone
  • 故障诊断行业场景差异较大,且故障预测更具价值

    回复 8月31日 · via miniapp_android
  • 这个大模型AI的场景非常好!解决了过去技术手段难以解决的问题,应用效果好!可以持续优化和推广至更多类似场景。

    回复 9月1日 · via miniapp_android
  • 看不出在哪里应用?还是仅仅是一个思路方案

    回复 8月31日 · via miniapp_android
4

扫描下载App

Baidu
map