機械手臂不知該如何監測？機器學習監控系統為您解決難題｜固德科技

機械手臂是自動化的重要組成部分，其發展趨勢預計會繼續向更高效、更智能和更輕巧的方向發展，該如何有效進行監測?

監測系統導入時，往往需要經由蒐集大量的數據累積，遇到設備發生異常事件後才能夠進行特徵提取，遇到不同事件或不同製程時，又必須重新累積紀錄，監測系統可以執行任務時間仍未知，蒐集數據資料的時間過於漫長，遲遲無法看到監測效益，該怎麼辦?

ML 機器學習智能監控系統 利用正確機台訊號，能夠快速學習並建立規範，設備即時異常檢出，不再需要漫長的蒐集數據期。

系統並內建監測模型：振幅、頻率、相位、小波、標準差、穩定度等演算法，能夠更快速為訊號進行判分得到結果。

系統結合機器學習的方式學習正確的設備運作訊號，並對其訊號進行自動追蹤識別訊號比對，為設備給予判分。經由特徵值累積在進行二次規範的趨勢管理，藉由 AI 訓練預測未來可能發生損壞異常的時間點。了解設備狀態並可預測使用壽命，掌握機況並提早排除異常特徵，實現PDM 提高ROA

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