异常预警

使用神经网络算法异常预测模型对时序数据进行定期扫描,预测未来数据测点是否发生故障，从而提前发现问题

应用场景

好的，您提出的“AI工业异常预警”是一个非常热门且极具价值的工业AI应用领域。它旨在利用人工智能技术，提前发现生产设备、工艺流程或产品质量的异常征兆，从而从“事后维修”转变为“事前预警”和“预测性维护”，最终实现降本增效。

典型应用场景

1.预测性维护：

旋转设备：风机、泵、电机、齿轮箱。通过振动分析和声学分析，预警轴承磨损、不平衡、不对中等故障。

动力设备：压缩机、发动机。分析压力、温度、流量数据，预警性能衰退。

2.产品质量异常检测：

表面缺陷检测：半导体晶圆、液晶面板、金属板材、纺织品的外观划痕、污点、凹陷。

装配质量检测：汽车、电子产品的零部件漏装、错装。

3.工艺过程异常预警：

在化工、制药等领域，监控反应釜的温度、压力曲线，预警工艺偏离，防止生产出不合格品。

在注塑行业中，监控注塑机的工艺参数，预警即将产生的缺料、飞边等缺陷。

4.人员安全与环境监控：

通过视频监控，检测人员是否进入危险区域、是否佩戴安全帽。

监控工厂环境，如气体泄漏、火灾烟雾等。

异常预警使用

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