精密缔造完美:机器运行状况感测
精密缔造完美:机器运行状况感测
有多少次您在开车的时候听到一些不对劲的声音? 这会令人不安,不知道这个声音是小毛病,还是可能会造成可怕的安全或经济后果的大问题。
现在,假设您能够通过感测和分析轻微的振动和微小的声音差异,来提前准确地诊断问题。然后,在您捕获到这个信号之后,就可以在任何潜在的损伤发生之前,实时快速诊断处理。
听起来很悬乎?ADI的OtoSense技术就可以做到。
概览
公司/行业: |
机器运行状况感测 |
挑战: |
机器运行状况分析通常由熟练的工程师完成(资源有限);需要增加以人工智能为核心的技术,以创建可扩展的机器性能洞察能力。 |
目标: |
将设备的原始传感信号转换为设备运行状况信息,从而增加机器正常运行时间,并允许制造商拓展诊断专业知识 |

提高诊断精度,减少机器学习中的猜测
目前,还无法预先大规模维护机器运行状况,导致计划和反应性维护系统效率低下且昂贵。ADI的OtoSense技术有可能做到让技术人员仿佛“深入”机器内部,不断监听和评估机器的行为运行习惯和运行状况。
关键在于实时解译这些难以获取的信号。机器内的声音和振动数据非常密集,每个传感器每秒发出数百千字节数据。面对这样的数据量,您无法将所有传感器的所有数据都发送到远端云,并期待能进行准确实时的分析。因此必须在边缘持续解译,并以数据到达采集的速度进行更新。
OtoSense检测并捕获声音中的振动和机器中的振动,并将这些数据分析综合成机器运行状况结果。这种能力使客户可以自信地估量难以获取的信号并将其转化为可操作的信息,而不需要将系统连接到网络。
OtoSense系统简化功能框图

凭借OtoSense大展身手
设备可靠性和正常运行时间对航空业至关重要。每天有成千上万的乘客期待功能齐备的飞机安全准时地把他们送到目的地。
人工智能(AI)的应用范围不断扩大,成为大型商业航空公司航空维修团队的诊断和决策工具。不幸的是,对于绝大多数航空公司来说,并没有充足的技术熟练的线路维护技术人员在每个登机口来有效地评估发动机或发动机起动器的正常工作状况,空中交通流量的增长远远快于维护能力。起动器故障是飞机停飞的常见原因,导致乘客下机和改变旅行路线。OtoSense可快速(通常在几秒内)检测早期故障征兆,避免导致不良后果。
对于传感解译人工智能,一名优秀的工程师通常需要数小时来浏览传感器数据,分析数据并报告发现的结果。经验丰富的技术人员或工程师要完全了解机器,可能需要进行多年的培训。而当这些技艺娴熟的工程师达到熟练程度时,他们就该退休了,这种情况经常发生。
OtoSense每天高效地向这些领域专家“学习”,了解任意数量的机器,使自己逐渐成为一名专家。通过开发一种自动感知机器运行状况的方法 — 监控机器的运行性能 — ADI的OtoSense技术正在规范总结这些辛苦积累的专业知识,并扩大引擎监控的范围,使之成为真正由数据驱动的操作而非主观评估。

从疑惑到惊喜
正如许多改变游戏规则的新技术一样,当OtoSense首次出现在潜在客户面前时,人们也是持怀疑态度。而在使用OtoSense几分钟后,很快就惊叹不已。潜在用户很快就可以看到OtoSense如何感知正常与异常之间极其细微的差别,并与人类专家实时互动来命名事件。
如今,OtoSense正在对众多行业应用产生深远影响:航空航天、汽车、工业设备、医疗保健(慢性阻塞性肺病患者的咳嗽监测、睡眠呼吸暂停检测、胸声监测、老年人身体监测)、楼宇监控(通过监测紧急区域和无法安装摄像头的地方来增强住户安全性),未来应用领域将会更加广泛。
希望在不久的将来,如果您在驾驶过程中听到汽车引擎发出的原因不明的噪音,然后,按一下按钮,就可以利用OtoSense之类技术,了解判断这种奇怪的声音或振动是只需简单的更换机油还是需要进行全面的发动机大修。
*Gartner, Markets & Markets, Research and Markets, Accenture, Transparency Market Research