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您是否每天穿梭在工廠車間，通過感官判斷機器故障？
是否還在手動采集數據樣本，然后返回計算機分析？
是否采集時間遠遠大于分析時間，導致分析診斷不一致？
相信這是每位工程師都會遇到這些問題。
當然經驗豐富的維修專業人員可以通過走近機器并使用他們的感官——聽覺、觸覺、嗅覺和視覺——來判斷機器是否運轉正常。
然而，當機器數量超過專家數量時，這種技能就不適用了。
那么請使用?InsightCM機器狀態監測軟件，它能夠讓專家無論身處何處，只需接入網絡就能通過振動聽出問題，而且清晰度就如同他們身處工廠車間一樣。

什么?是?InsightCM??軟件？

nsightCM??是?一?款?用于?狀態?監測?的?應用?軟件，?可?完全?訪問?波形?數據、?多?傳感器?技術?輸入?以及?連接?企業?軟件。 ?您?可以?使用?這種?靈活?的?技術?來?監?控?更多?的?資產?以及?實施?預測?性?維護?計劃。

了解詳情

感官判斷VS ?InsightCM狀態監測

這是來自同一設備不同距離的有故障的軸承錄音，一個是在機器附近使用麥克風錄音，另一個是使用NI InsightCM加速度計數據轉換而來的WAV文件。
錄音環境均為在實驗室中搭建了一個標準機器轉子組件，其中包含一個軸承，軸承存在已知的內圈故障。
通過收聽錄音可以得出如下比較：

  2. 數據采集方式
  3. 故障診斷及時性
  4. 故障診斷準確性
  5. 運營成本
  6. 工作效率
  1. 工程師感官判斷
  2. 手動數據采集，適合于僅采集最關鍵機器數據的工廠
  3. 自動數據采集，適合成百上千個數據監測點的工程
  4. 數據采集時間長，分析時間短，導致診斷結果不一致，風險評估受限
  5. 手動數據采集，費時費力，人員成本和運營成本高
  6. 數據采集時間長，分析時間短，工作效率提升緩慢
  1. NI CompactRIO
    自動狀態監測
  2. 自動數據采集，適合成百上千個數據監測點的工程
  3. 采用加速度計數據轉換，實時在線監測設備狀態，數據采集速度快
  4. 實時傳輸采集數據，分析時間長，診斷結果可靠性高
  5. 實時監測和發送診斷結果，人員成本和運營成本低
  6. 數據實時傳輸，診斷分析時間長，提高分析能力，優化了工作效率

通過以上比較，我們可以看出使用了InsightCM?機器狀態監測軟件的工廠，
可以傳感器數據轉化為人工智能，讓工廠車間?輕松實施?預測?性?維護?計劃，避免設備停機，降低運營成本。

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看完了感官判斷VS自動在線監測分析比較，是不是想馬上了解遠距離聽出故障應用案例，
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