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以冲压工艺为例，振动直接反映着加工过程中的设备健康状况，是设备安全评估的一项核心指标。然而，振动分析极为复杂，产线上多种设备和众多组件之间的振动互相影响、叠加，形成一场大型“复合”振动，只有经验丰富的领域***才能“读懂”这些动态交错的信号。***无法全天候实时监测，尤其在伺服压机应用场景中，速度、位移、压力等都在不断变化，单凭人力更难以捕捉复杂的加工过程。当人力不可为，人工智能介入是必然选择。
西门子数字化工业集团客户服务部门和西门子中国研究院的***团队，将***经验与人工智能相结合，实现了基于振动分析的预测性维护。北京奔驰汽车有限公司（北京奔驰）与西门子合作，为其冲压车间生产线上的关键设备加装了70多个传感器，每个传感器每秒可采集20000多个数据点。如此庞大的数据量上传至云端，进基于机器学习技术的云端大数据分析。“聪明”的人工智能系统因此成为了***智慧的延伸，能够实时掌握设备状态，并预测未来一段时间内出现故障的可能性。
“成功部署后，系统在一天深夜捕捉到车间某处电机异常振动，即使通知客户，避免了非计划性停机，保证产线的正常运行。”西门子中国研究院高级研究员周林飞说，“未雨绸缪，这让大家切实感受到了工业人工智能的价值所在”。
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