通过降低生产停机时间将工厂利用率提升30%
为驱动系统打造基于AI的算法
西门子将在汉诺威工业博览会期间发布一款边缘应用程序。这款应用程序作为西门子驱动系统预测性服务（Predictive Services for Drive Systems）的一部分，能够在早期发现驱动系统的问题，从而减小对正常生产流程的影响，有效避免意外停机，将工厂利用率提升30%。这款应用程序还能够根据实际需求安排维护和服务活动，将工厂生产率提升10%。预测性服务分析系统基于AI的解决方案可检测到异常的早期迹象，例如轴承损坏、不平衡或未对准等，并监控变频器的运行情况。这款应用程序还能够评估相关问题的严重程度，并预估剩余运行时间，从而预测潜在故障。
预测性服务分析系统尤其适用于需要持续运动的应用场景，例如泵、风扇、压缩机，及无需速度控制的电机。这一边缘应用程序的分析基于对海量数据进行近实时评估，能够助力工厂进行安全数据处理，并降低云数据传输的成本。与MindSphere预测性服务助手（Predictive Service Assistant）结合使用时，预测性服务分析系统可以根据需求对数据进行预处理，而MindSphere应用程序则能够为用户提供基于数据的进一步分析洞察和行动建议。
