AI大數據之軸承破壞預測|RapidMiner

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AI大數據之軸承破壞預測|RapidMiner
Apr.10,2024



 

 使用軟體 : Knowledge Studio、 Rapid Miner

【 背 景 】

.......客戶工廠有大量的軸承設備的量測訊號與故障數據,但卻無法用人力方式去整理與運用這些數據,因此希望藉由AI數據分析的能力,在軸承設備故障前可以提早預測,以便做出快速應對來提高產線穩定度。

 

 

【 成 果 】

  .......藉由一些感測器記錄軸承設備的訊號,透過RapidMiner的AI大數據的聚群分析與決策樹,歸納出量測訊號與對應故障的關聯性,完成軸承設備的破壞預測,並提供給設備維護團隊參考規畫後續的保養工作。

 
 

【 技術特點 】

  • 透過感測器量測的資料與AI大數據工具,彙整不同訊號量測結果與軸承故障形式的關聯性。
  • 利用Altair Data Analytics工具RapidMinerKnowledge Studio建立AI模型,完成軸承破壞形式的預測,協助客戶提高產線的穩定度。

 
 

【 Youtube 技術解密 】

 

延伸閱讀 :AI大數據之馬達性能預測|Knowledge Studio
AI大數據之機械手臂故障預測|RapidMiner


 

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