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有別於以往機械設備關鍵零組件有狀況時,需依據現場專家經驗推測故障原因,但常因不同專家有不同判斷,曠日費時又影響產能。

工商時報【黃台中】

邁向工業4.0,工研院從打造整合資源效率、彈性製造及迅速應變的智慧工廠著手,從工廠建置初期的複合製程自動化模擬軟體、為機器手臂裝上眼睛的視

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覺導引機器人軟體模組、將ICT導入串聯IoT自動化設備通訊軟體,到預測機台耗損的預兆診斷系統,提供工業4.0初步導入之解決方案,並且協助產業界提升生產效能、速度及靈活性,強化競爭優勢。

工研院自行開發的預兆診斷系統,能將量測到的物理訊號進行特徵萃取,建立性能指標模型,表達機台性能現狀,改善傳統以大量數據及圖形判斷的不確定性。由於系統內建20種旋轉機械常見故障模型,當關鍵零組件壽命達到預測點時,可準

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確預測損壞的零件,準確率可達98.26%,準確判斷設備故障成因,達到機器預防勝於治療之功能,可應用於迴轉機械領域,包括性能評價、壽命預測及故障診斷。

2016年台北國際數控機械暨製造技術展(MTduo)落幕,引領產業邁向工業4.0,工研院公開發表「預兆診斷系統」技術,透過隨時監測、觀察及預警的功能,讓機械永遠保持在最佳狀態,技術能量獲得業界的重視。

配合此次展會,工研院

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也展出「複合製程自動化模擬軟體」、「視覺導引機器人軟體模組」及「自動化設

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備通訊軟體」,模擬未來工業4.0導入工廠生產製造的智動化情境,為精密機械產業注入一股創新加值的軟實力。

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