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講解OMRON自動化控制器要求
技術概覽:
根據目標機構的運行數據，將判斷為“反常"所需特征量轉化為軟件部件，作為AI預測維護程序庫。
裝置起動后經過的時間，受季節、早晚日夜等環境溫度的影響，會發生變化。
為此，本公司開發出能夠將該影響控制在低限度的*特征量，為客戶實現穩定的預測維護工作提供支持。
根據裝置數據，實時監控“反常"狀態，并在與裝置狀態對應時機實現狀態基準維護。
憑借*的數據運用功能，實現了邊緣控制，從而實現裝置狀態可視化。
因此，AI控制器能夠以微秒精度檢測出裝置的“反常"狀態。
累計與控制周期*同步的時間序列數據。
利用固定周期數據正確掌握裝置的動作，可以生成和判斷高精度的學習模型。
此外，利用上位連接功能，通過上位層3757_fe_01裝置層進行AI聯合，為Factory IoT化做出貢獻。
以于實時處理的機器學習引擎Isolation Forest為基礎，進行歐姆龍*的高精度化調諧，
可以同時實現高速性與高精度檢測。而且可適用于多峰數據算法，以及適用于需要執行多種動作模式的裝置，如多品種生產等。
E2F 1001R E2F-X1R5E1 2M （Q）
E2F 1002G E2F-X1R5E2 2M OMS
E2F 1003E E2F-X2E1 2M （Q）
E2F 1004C E2F-X2E2 2M （Q）
E2F 100 E2F-X5E1 2M （Q）
E2F 1006M E2F-X5E2 2M （Q）
E2F 1007H E2F-X10E1 2M （Q）
E2F 1008F E2F-X10E2 2M （Q）
E2F 1009D E2F-X1R5F1 2M （Q）
E2F 1010H E2F-X1R5F2 2M OMS
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