研華串聯地、邊緣及雲完整方案,為鋼鐵工廠打造AI設備監診雲端平台
8/15/2019
國際知名的台灣鋼鐵企業,有感於設備故障診斷的低預測性,產線停擺僅能被動進行補救,加以資深設備維修管理人員其專業及經驗難以傳承,決定投入設備監診雲端化;期望透過WISE-PaaS雲端數據平台、大數據分析、AI人工智慧 ( 震動分析之機器學習) 等技術,來完善設備維護、瑕疵檢測及預防診斷,以智慧數位化補強人力不足,提升生產及管理效率。
具體來說,該鋼鐵企業設定的建置目標共有五項,一是建立標準化資料上傳機制,提升資料存取多元與相容性;二是規劃機器學習標準作業流程,提高設備診斷正確性;三是導入可視化儀表板,提高資料解讀性;四是導入邊緣智慧運算技術,提高警報即時性;五是導入模組化軟硬體架構,提高系統的可擴充性。
立足 WISE-PaaS,完美整合設備監診管理、AI 模型生命週期管理機制
系統架構圖
專案導入
WISE-IoTSuite/EnSaaS: 工業物聯網雲平台PaaS服務
InsightAPM/ Digital Twin Low-code Platform: 資產績效管理服務框架
WISE-IoTSuite/Dashboard: 數據分析及可視化服務
InsightAPM/ OTA2.0: 集中式遠端軟體升級服務
Edge
WebAccess/SCADA: 100% 基於瀏覽器的監控暨資料採擷(SCADA) 軟體
WISE-Edge365/DeviceOn: 設備連網與邊緣感測管理軟體
WISE-STACK-300: 軟硬整合邊緣智能物聯網私有雲
Smart Machine Box (SMB): 包含內建第六代Intel® Core™ i處理器的緊湊型無風扇電腦MIC-7500、8通道高精確度的PCI Express資料擷取卡PCIE-1802