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故事作者：西门子工业边缘计算

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应用案例 | 揭秘工业边缘在【电子制造】行业有哪些应用？

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西门子工业边缘计算

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应用案例 | 揭秘工业边缘在【电子制造】行业有哪些应用？

1720

3

2022-04-28 10:29:51

全球已经掀起行业数字化转型的浪潮，数字化是基础，网络化是支撑，智能化是目标。

著名市场调研公司IDC近日发布了一组数据：2025年全球物联网连接数将增长至270亿个，将来超过70%的数据和应用正在边缘产生和处理。

而工信部也在《“十四五”智能制造发展规划》中写到： 到2025年规模以上制造业企业基本普及数字化，智能制造装备国内满足率超70%。


传统制造行业，在企业智能化转型的过程中，也出现了多方面问题：

  • 协同性弱

  • 灵活性差

  • 性能不足

随着边缘计算和人工智能网红技术的逐步落地，生产制造领域也涌现出了更多应用场景。西门子，作为OT领域的百年巨头，也正推动着工业边缘等新兴技术在各行各业逐步应用，如电子制造、汽车制造等。

今天呢，我将带大家走进西门子自动化成都工厂，揭秘工业边缘在电子制造行业的一个典型应用：PCB 分板机的预测性维护。


背景与挑战

随着电子行业自动化程度的不断发展，分板机被广泛应用在PCB板切割领域，是现代电子制造企业不可或缺的重要设备。然而，由于分板机非计划down机，会给企业生产造成巨大损失。并且分板机自身价格不菲，过于频繁的维修和维护会给企业造成巨大负担。


因此，西门子自动化成都工厂，旨在利用西门子工业边缘和人工智能解决方案，对分板机进行预测性维护，通过对分板机的数据进行分析，能够提前几天预测分板机的故障，以便生产企业安排生产任务以及按需对设备进行维修和维护，从而降低总拥有成本，提高生产效率。


解决方案

  • 通过采集分板机相关数据，比如电流、电压、转速、扭矩等参数，结合分板机历史数据，使用机器学习算法进行模型训练

  • 将训练好的模型应用到预测算法上，通过分析分板机实时数据，预测即将发生的故障


方案亮点


使用西门子工业边缘管理平台提供的统一服务和管理，数据连接，存储，展示以及边缘设备上的工业边缘运行系统（runtime）

使用机器学习算法，能够100%提前2天预测故障

轻量级应用，不需要高性能硬件



最终，本项目实现了：对分板机故障的预测性维护，帮助电子制造生产企业提前安排生产，同时对分板机进行按需维护。

西门子也将继续携手各行各业，在工业边缘、人工智能等新兴技术的引领下，不断助力中国制造业逐步向数字化和智能化转型。







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