作为Festo在2021 Virtual Hannover Messe Event的Festo展览的一部分，该公司特色是由其开发的Festo Ax软件费斯托和专门从事人工智能专业的Festo子公司的解析。
费斯托产品和技术管理管理委员会成员Frank Melzer博士指出，费斯托使用状态监控和机器学习来监控其客户组件、机器和系统的行为。”人工智能是使自动化业务达到一个新的效率水平的使能器，”他说我们持续监控机器数据，并对照我们的AI模型进行检查，AI模型描述了组件或机器的良好状态。人工智能算法可以检测出与正常状态的偏差，也可以预测这些偏差。特别是在工业智能领域，算法与工程师的专业知识相结合是实现基于人工智能的自动化应用的决定性成功因素。”
Festo的产品和技术管理委员会博士博士梅泽博士。梅尔泽博士强调了费斯托人工智能技术的开放架构，他说，费斯托的人工智能技术可以“通过物联网网关和标准化协议与其他组件轻松集成”。
为了帮助演示人工智能的使用如何因其应用而异，Festo介绍了在不同行业垂直领域的两个用例。
在汽车行业的一个应用中，Festo解释了一个德国汽车制造客户如何使用预测性维护来改进其伺服气动焊枪的维护并减少其停机时间。使用Festo的AI算法持续收集和评估来自焊枪的数据，以预测焊枪的故障。通过对这些数据的评估，可以在故障发生之前对其进行识别。费斯托称，这意味着该公司目前生产运营中约四分之一的停机时间得以避免，并允许在非生产时间安排维修。
 |
请阅读PMMI的商业智能报告，了解更多关于预见性维护的内容，以及它如何为oem和最终用户带来好处“包装和预测性维护。” |
在活动中突出显示的另一个应用程序中，Festo使用了AI在食品包装行业的客户的预测能源应用。在这里，包装工人的目标是降低其气动瓶装厂的能耗，以减少二氧化碳排放和成本。在检查工厂的压缩空气过程之后，Festo应用其C2M能效模块来监测压缩空气消耗，提供有关可能的泄漏的信息，并防止系统压力下降到明确的待机压力水平以下。
C2M模块包括一个压力调节器、开关阀、传感器和现场总线通信在一个单元。据Festo介绍，C2M模块的应用效果非常好，客户现在想使用C2M收集的数据进行潜在的预测性维护。
|
学习怎样奥迪使用Profinet、OPC UA和MQTT对其生产设备进行预测性维护。 |
