Leadec亮相KNIME2018春季峰會，展示預見性維護新成果

Leadec在柏林舉行的KNIME2018春季峰會上向國際觀眾展示了已經在德國馬明現場投入使用的預見性維護創新成果。

來自Leadec產品精益中心維修維護服務的高級項目經理Michael Wojtas在2018KNIME春季峰會上發表了關於「智能工業4.0--工業自動化走向機器學習自動化」（「Smart Industry 4.0 – Industrial Automation GoesMachine Learning Automation」）的主題演講。開源公司KNIME（得益於康斯坦斯大學2004年基金會）每年邀請其客戶參加兩次國際性會議。用戶、從業人員和研究人員相聚在一起討論他們在數據分析和專業知識交流方面遇到的課題和挑戰。

來自Leadec的Michael Wojtas與創業公司DATATRONiQ總經理Stefan Weing?rtner就維修維護服務數據分析和機器學習進行了主題演講。在德國馬明（Mamming）現場，Leadec使用DATATRONiQ公司的流程系統進行生產運營優化。他們一起開發了一種用於生產線上的靜止預測方法。

在試點項目中，自2017年4月起位於1號生產線自動車輪平衡站的機器人和PLC數據已經全部被收集利用，這些數據已經為生產，質量控制和維修維護提供了一些值得深究的見解。

基於生產線上的單個工位數據，可以確定整條生產線的單個產品類型和質量特徵的生產節拍時間，甚至可以預測未來幾個小時的生產量。而幾個小時前被識別為異常事件的數據也可以預測某個特定機器人幾小時之後的碰撞事件。這些實際投入生產現場的使用示例顯示了預測性分析和機器學習的潛力，並展示了我們的員工將來在生產設備維修維護領域將面臨的各種可能性和要求。

該主題在會上廣受好評，將在DATATRONiQ舉辦後續活動：KNIME大數據和機器學慣用戶主題研討會。在「智能工業4.0」的演講中，Leadec將介紹現代生產環境中的預見性維護。

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