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Solution

解决方案

氧传感器产线的应用案例

利用特殊算法，提升氧传感
器产线异常检测的准确率

  • 汽车
  • 加工
  • FA自动化设备

设备概况

氧传感器原材料主要将滑石粉、陶瓷管、线束为原料，通过组装、铆接、检测等工位加工完成氧传感器。产线中核心设备有螺杆搬送、伺服压机、气缸等。只有确保以上设备健康稳定运行，才能提升品质和稼动率等。这些设备的运行状态、异常检测等就是设备管理目标。

现场课题

1. 氧传感器产线设备数据孤立、异常漏检率高，需要实现多源数据的实时融合分析。

2. 产线状态分散展示、故障响应滞后，需要构建全维度可视化看板。

3. 维修依赖人工巡检、任务分配低效，需要对异常检测结果进行精准推送。

解决方案

1. PLC内循环堆栈：2ms/次。

2. MQTT主动推送堆栈数组：100ms/次。

3. 使用标准差（上下限）算法。

4. 使用孤立森林算法模型，通过构建多个决策树来实现数据点的孤立化从而发现异常点。

系统配置

实现价值

此方案能将100ms的数据采集周期提升到2ms，保证了数据的真实性，同时实现上下限算法到孤立森林算法迭代，提高异常检测的准确率。

【经营层】

■ 推进设备全生命周期健康管理，为智能化工厂建设提供核心保障。

【业务层】

■ 优化设备维保策略，降低保养频次，减少非计划停机时间。

【现场层】

■ 准确统计生产数据。
■ UI直观/准确地显示各状态。
■ 准确获取运动状态数据。
■ 异常检测准确率>89%。
■ 故障/维修等信息可视化。
■ 邮件推送维修信息和任务。

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