Smart IoT 智能機聯網

以數據預測維護時程,優化效能,發揮設備最佳產值

為什麼需要 Smart IoT ?

預知保養設備,延長使用壽命,避免無預警停機

傳統自動光學瑕疵檢測的問題

Smart IoT
是蒐集產線設備數據加以分析提供洞見的系統,能監控機台產能、預知保養設備,亦可保存資料供異質系統使用

產線設備的問題與挑戰

無法即早發現設備異常
面臨意外停機風險
維護仰賴人工經驗
品質不一,也有工安隱憂
缺少機台生產履歷
錯失供應商評比的優勢

GIT 如何解決問題

快速分析監控數據,提出最佳保養優化方案

GIT 同時為製造商,對機台的了解,能快速分析監控數據,為您提出最佳保養優化方案。

預測性維護,延長設備使用壽命

機台如同多一位專屬管家,異常主動通知、定期建議保養計畫,管理人員可隨時遠端了解狀況,延長設備使用壽命,發揮最佳產值。

數據紀錄可作為生產履歷的基石

蒐集生產狀態訊息的履歷,對流程控管更嚴謹,除了讓客戶信心加分,也對 ESG 規範下的減碳之路超前部署。

Smart IoT 如何運作

1

數據蒐集基礎設定 - 感測器安裝⾄設備

安裝感測器至欲監控的零組件,例如:真空產生器、隔離箱電磁閥、馬達、機械手臂等等…

2

將數據集中傳至邊緣運算裝置(SMB)

SMB(Smart Machine Box) 能將來自燈號/計次/計時/狀態/各式 類⽐數值的資料標準化,並支援多種工業通訊協議(ModbusRTU / Modbus TCP / API),容易和異質系統整合。

3

設備狀態可視化,分析異常提早預警

透過大量數據分析與機器學習,系統能提供可靠的預測維護計畫,避免無預警停機。

案例分享

面板廠曝光機馬達監測
自動化機台監測 + 健康診斷

為昂貴設備提供互動式監控資料顯示與視覺化趨勢圖,包含震動時序圖與震動頻域圖。

在面板廠,曝光機是一台昂貴的設備,客戶有實際發生曝光機良率掉下來的狀況,經過查修後確認是馬達的震動問題,雖然規定更換時間沒到,但是確實影響良率。
 
為避免問題再次發生,GIT 在曝光機流行放置監控設備,從馬達的驅動電流,驅動器內的扭力Sensor、各種數據都保留下來,在良率開始下降的時候開始比對資料,果然發現良率下降與馬達相關數據變化有關。
 
但察覺異常還是需仰賴工程師用振幅、傅立葉轉換看頻率等方式進行判斷,GIT 除了協助蒐集數據,更能用機器學習的方式來處理這類的問題,減輕人員負擔,讓 AI 來預知設備保養時間,維持可靠的生產良率。

即時資訊回報+預知監診 = 高效生產

客戶為一間全球電子設計製造廠,在大陸廠區需要監控近百個機台即時生產狀態及異常回報。

GIT 依需求替客戶規劃一個雲端戰情平台,透過系統圖形化呈現整場機台狀態、產能總覽,並進階檢視單一機台基本資訊(所在位置、生產的產品)、產能統計、運行狀態(正常/異常)。

除了即時資訊回報,設備預知監診更是產線維持高品質產出的要素,GIT 在機台安裝感測器,並搜集生產 Log,即可將手臂、電磁閥、吸嘴、真空產生器、馬達等...關鍵零組件數據彙整至系統進行剩餘壽命分析,預測合適保養時程, 避免無預警停機。

即刻升級智慧機台

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