고객들은 공장을 운영할 때 갑작스러운 장비 중단으로 인해 생산이 중단될까 봐 걱정하고 있습니다 한편, 마모로 인해 장비가 고장날 징후를 감지하고 계획된 유지 관리를 수행하여 가동 중지 시간을 0으로 줄이는 것을 목표로 합니다
예를 들어, 산업용 로봇의 경우 로봇의 각 관절에는 움직임을 증폭시키는 감속기가 내장되어 있지만 이는 기어 메커니즘이므로 마모되어 사용 조건에 따라 교체해야 합니다 운영 데이터를 통해 이러한 기어의 마모 상태를 예측하고 각 감속기의 고장 시간을 예측함으로써 생산 계획에 영향을 미치지 않도록 사전에 교체할 수 있습니다
또한 인버터는 모터 작동 시 주파수, 회전 속도, 전력 소비, 토크 값, 온도, 전압과 같은 다양한 데이터를 수집하고 벨트 파손, 컨베이어의 베어링 열화, 펌프의 에어 트랩(공기 연행), 액체 팩 및 압축기의 냉매 누출 등의 장비 이상을 감지하고 사전에 유지 관리를 수행할 수 있습니다
서보 모터의 경우 진동, 외란, 위치, 통신 품질, 온도 등의 감지 데이터를 모니터링하여 장치의 노후화, 작동 환경의 변화 등 고장 징후와 관련된 데이터를 실시간으로 감지할 수 있습니다
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