AGV小車預測性維護是（shì）一種（zhǒng）通過數據分析和機器學習技術，提前（qián）預測AGV小車設備故障並（bìng）製定維護（hù）計劃的方法。以（yǐ）下是其相（xiàng）關介（jiè）紹：
預測性維護的方法（fǎ）
數據采集：AGV小車通過搭載的各種傳感器，如激（jī）光（guāng）雷達、慣性測量單（dān）元、裏程計、加（jiā）速度傳感（gǎn）器、陀（tuó）螺（luó）儀、稱重傳感器、電機溫度傳感器、電池監控模塊等，實時感（gǎn）知自身的位置、速度、姿態、負載、設（shè）備健康等（děng）關（guān）鍵（jiàn）數據。
數據分（fèn）析（xī）：利用采（cǎi）集到的（de）數據，結合智能分（fèn）析（xī）算法，對AGV小車的（de）運行（háng）狀態進（jìn）行實（shí）時監測（cè）和分析。例如，通過分析電（diàn）機的震動數（shù）據，提前發現軸承磨損等潛（qián）在（zài）問題；通過分析電流波動情況，及時排（pái）查控製器故障。
故障預測與維護決策：根據數據分析的結果，預測設備（bèi）故障發生的時間（jiān）、位（wèi）置和故障類型，提前製定維護計劃，合理安排維護人員和資源（yuán），減少停機時間。
預測性（xìng）維護的（de）優勢
提高設備利（lì）用率：通過（guò）提前預（yù）警和及時維護，減少設備停機時間，提高設備的運行效率和利用率。
降低維修成本：避免設備故障的進（jìn）一步惡化，減少不必要的維修和更換部件的成本。
延（yán）長設（shè）備壽命：通過實（shí）時監測和優化設（shè）備運行參數，減少設備的（de）磨損和損壞，延長設備的使用壽命。
提升生產效率：確保AGV小（xiǎo）車設備的穩定運行，提高生產的連續性和效率（lǜ），降低生產風（fēng）險。
應用案（àn）例
虹科方案：虹科CANedge2可記錄AGV小車的CAN總線數據，通（tōng）過WiFi自動上傳到本地服務（wù）器。用戶可（kě）根據上傳的數據創建自定義報警，當數（shù）據表明存在潛在故障（zhàng）時，及時通知維護人員。
合肥（féi）欣奕華（huá）智能機（jī）器股份有限公司（sī）：為國際泛半導體龍頭企業提供的智能預測性維護係統，采集並存儲了400多台機（jī）器人的運行數據，建立了20多個機器學習模型，預測設（shè）備故障的（de）準確（què）度（dù）達99.93%，降低漏報率和誤報（bào）率80%以上。
基於5G+工業互聯網的AGV/移動機器（qì）人智（zhì）能運維係統：通過5G網絡實現設備數據的可靠傳輸，利（lì）用遷移學習和聯邦學習的故障（zhàng）模型訓練與（yǔ）優化方法，在某上市倉儲設備製造（zào）企業中進行部署，實現了設（shè）備的實時狀態監測和故障隱患提前（qián）分析預警。
