AI大數據之機械手臂故障預測|RapidMiner

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AI大數據之機械手臂故障預測|RapidMiner
Apr.10,2024


 

 使用軟體 : Rapid Miner

 【 背 景 】

.......客戶為零件製造商,為了減少人力成本與提升效率,已在工廠引入大量機器手臂協助貨物的搬運。為了避免機械手臂故障而造成停工的損失,希望藉由AI大數據分析提早預判故障發生,並進而規劃機器手臂保養時程。
 

 

【 成 果 】

.......使用 Knowledge Studio 及 RapidMiner ,根據蒐集到的機械手臂數據,包含運轉時間、用途、驅動方式、手臂長度、手臂類型等等,將相關數據進行AI預測模型訓練,以該預測模型進行機器手臂故障預測,最終建立一套完善的保養流程。
 

【 技術特點 】

  • 針對機械手臂故障預測的需求,藉由 Knowledge Studio 及 RapidMiner 觀察不同因子與故障的關聯性。
  • 根據資料建立AI模型達成機械手臂的故障預測。
  • 加入KPI協助管理者安排保養維修的優先程度,完成維修保養流程最佳化。
  • AI大數據分析有許多演算法可供運用,比如聚群分析(K-means)、K-NN模型可判斷歸類、關聯分析、監督預測學習(決策樹、隨機森林、Deep learning、Bagging、線性回歸…等),來建構預測模型。


 

【 Youtube 技術解密 】



 

  延伸閱讀 :AI大數據之馬達性能預測|Knowledge Studio
AI大數據之軸承破壞預測|RapidMiner

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