發布時間：2023年04月20日 19時00分56秒

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　　近幾十年來，工業機器一直依靠傳感器來監測位置和扭矩等一些操作變量，以及對可靠性能至關重要的振動、溫度和流體特性。隨著智能工廠的發展下也正在擴大傳感器及其所收集數據的作用。但是避免設備出現故障是需要定期的維護，這可能就會使重要資產離線以及減慢了生產速度。

　　從工廠所有者的角度來看，最好先要確切地知道機器何時需要維護，從而以最大限度地延長設備的正常運行時間。借助傳感器系統，現在可以實現預測性維護，監測機器性能，檢測何時會出現過度磨損或故障風險，并且提醒操作員此時需要注意可能出現的一些問題。

　　然而溫度和振動等變量通常指示設備上的潛在應力。例如，從溫度或加速度傳感器中獲取輸出并將電流水平與歷史模式進行比較，可以幫助公司檢測機器何時在其安全范圍之外運行。執行此分析所需的計算能力可以通過帶有嵌入式微處理器的傳感器來實現，并在需要維護時發出自動警報。

　　其次一些智能工廠可能會更進一步，將傳感器與有線或無線連接相結合，將性能數據發送到云端，在云端，機器學習或人工智能可以超越維護要求，這樣一來也能幫助尋找其它優化設備性能的機會。

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