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薩爾大學的一支研究小組為工業裝配、搬運和包裝程序開發了一套預警系統，以監督機床的整個運作狀態，提出診斷分析，并提示操作員及時更換零件。

智能感應器不斷從工廠內部的機器中廣泛收集各類測量數據，并將獲得的信號特征與正常運作條件下的特征進行對比。當系統探測到不同的特征，則表明存在潛在的故障，系統將立即通知操作員該采取的補救措施。這有助于工程師高效計劃保養方案，避免突發故障和意外生產損失。

智能感應器不斷從工廠內部的機器中廣泛收集各類測量數據，并將獲得的信號特征與正常運作條件下的特征進行對比。當系統探測到不同的特征，則表明存在潛在的故障，系統將立即通知操作員該采取的補救措施。這有助于工程師高效計劃保養方案，避免突發故障和意外生產損失。

生產線上的機器人能以高精度不倦地工作，除非出現零件損壞。例如，如果使車身精準定位的線性驅動器受損，機械手臂將無法使車門放置在正常應處的位置，從而導致車門安裝位置不準。再比如，由材料疲勞導致機械零件突然損壞，引起生產線全部癱瘓。由德國薩爾大學及機電一體化和自動化技術中心的感應系統專家Andreas Schütze帶領的這支工程師隊伍，與一組學術界和工業領域的合作伙伴密切合作，阻止此類情形發生。

Andreas Schütze教授

他們研發的系統使機床不斷有效地進行自我體檢。與人的體檢類似，給人體安裝活動追蹤器，如不斷運作的數字ECG和血壓監測器，從而使身體狀態可以隨時接受分析。“我們的系統使連續監測工廠機床的當前狀態成為可能，并就潛在損壞可能性發布預警。為實現這一功能，我們將感應器安裝在機床內部，各感應器之間以及與當前加工程序中的感應器相互作用。這使得細微的變化都能被記錄下來，” Andreas Schütze解釋道。研究員們充分利用了這些現象，如技術設備開始發出奇怪的噪音，或者在發生故障前出現振動和過熱的狀況。其竅門是機床在正常運作下的振動和發出聲音的特點，與其內部發生變化后的不同，這些細微的不同是普通感應器所檢測不到的。