AGV小車預測性維護是一種通過數據分析和機器學習技術（shù），提（tí）前預測AGV小車設備故障並製定維護計劃的（de）方法。以下是其相關介紹：
預測性維護（hù）的方法
數據采集（jí）：AGV小車通過（guò）搭載的各種傳感器，如激光雷達、慣性測量單元、裏程計、加速度傳感器（qì）、陀螺儀、稱重傳感器、電（diàn）機溫度傳感器、電池監控模塊等，實時感知自身的位置、速度、姿態、負載、設備健康等關鍵數據（jù）。
數據分析：利用采集到的數據，結合智能分析算法，對（duì）AGV小車的運行狀態進行實時（shí）監測和分析。例如，通（tōng）過分析電機的震（zhèn）動數據，提前發現軸承磨損等潛在問題；通過分析電流波動情況，及時排查控製器故障。
故障預測與維護決策：根據數（shù）據分（fèn）析的結果，預測設備故障發生的時間、位置和故障（zhàng）類（lèi）型，提前製定（dìng）維護計劃（huá），合理安排維護人員和資源，減少停機時間。
預測性維護的優勢
提高設備利用率：通過提前預警和及時維護，減少設備停機（jī）時間，提高設備的運行效率和利用率。
降低維修成本：避（bì）免設備（bèi）故障的進一步惡（è）化，減少不必要（yào）的維修和更換部件的成本（běn）。
延長設備壽命：通過實時監測和優（yōu）化設備運行參數，減少設備的磨損和損壞，延長設備的使用（yòng）壽命（mìng）。
提升生（shēng）產（chǎn）效率：確保AGV小車（chē）設備的（de）穩定運行，提高生（shēng）產的連續性和效率，降（jiàng）低生產風險。
應用（yòng）案例
虹科方案（àn）：虹科CANedge2可（kě）記（jì）錄AGV小車的CAN總（zǒng）線數據，通過WiFi自動上傳到本地服務器。用戶可根據（jù）上（shàng）傳的數據創建自定義報警，當數據（jù）表明存在潛在故障時，及時通知（zhī）維（wéi）護人員（yuán）。
合肥欣（xīn）奕華智能（néng）機器股份有限公司：為國（guó）際（jì）泛（fàn）半（bàn）導體龍頭企業提供的智能預測性維（wéi）護係統（tǒng），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（xí）模型，預測設備故障的準確度達99.93%，降低漏報率和誤（wù）報率80%以上。
基（jī）於5G+工業互聯網的AGV/移動機器人智能運維係統：通過5G網絡實現設備數據的可靠傳輸，利用（yòng）遷移學習和聯邦學習的故（gù）障模型訓練與優化方法，在（zài）某（mǒu）上市倉儲設備製造企業中進行部署（shǔ），實現了（le）設（shè）備的實時狀態監測和故障隱患（huàn）提前分析預警。
