AGV小車預測性維護是一種通過數據分析和機器學習技術，提前預測AGV小車設備故障並製（zhì）定維護計劃的方法。以下是其相關介紹：
預測性（xìng）維護的方法
數據（jù）采集：AGV小車通過搭載的各種傳感器，如激光雷達、慣性測量單元、裏程（chéng）計、加速度傳感器（qì）、陀螺儀、稱重傳感器、電機溫度傳感器、電池監（jiān）控模（mó）塊等，實時（shí）感知自身的位置、速度、姿態、負載、設備健（jiàn）康等關鍵數據。
數據分析：利用采集（jí）到的數（shù）據，結合智能分析算法，對AGV小車的運（yùn）行狀態進行實時監測和分析。例如，通過分析電機的震動數據，提前（qián）發（fā）現軸承磨損等潛在問題；通過分析電（diàn）流波動（dòng）情況，及時排查控製器故障（zhàng）。
故障預測與維護決策：根據數據分析的結果，預（yù）測設備故障發生的時間、位置和故障類型，提前製定維護計劃，合（hé）理（lǐ）安排（pái）維護人員和資源（yuán），減少停機時間。
預測性維護的優勢
提高設備利（lì）用率：通過提前預警和及時（shí）維（wéi）護，減少設備停機時間（jiān），提高設備的運行效率和利用率。
降低維修成本：避免設備故障的進一步惡化，減少不必要的維修和更換部件的成本。
延長設備壽命：通過實（shí）時監測和優化設備運行參數，減少設備（bèi）的磨損和損壞，延長設備（bèi）的使用（yòng）壽命。
提（tí）升生產效率：確保AGV小車設備的穩定運（yùn）行，提高生產的連續性和效率，降低生產風險。
應用案例（lì）
虹科方案：虹科CANedge2可記錄AGV小車的CAN總線（xiàn）數據，通（tōng）過WiFi自動上傳到本地服務器。用（yòng）戶可根據上傳的數據創建自（zì）定（dìng）義（yì）報警，當數據（jù）表明存在潛在故障時，及時通知維護人（rén）員。
合肥欣奕（yì）華智能機器股份有（yǒu）限（xiàn）公司：為國際泛半導體龍頭企業提供的智能預測性維護（hù）係（xì）統，采集並存儲了400多台機器人的運行數據，建立了20多個機器學習模型，預測設備故障的（de）準確度達99.93%，降低漏（lòu）報率和誤報率80%以上。
基於5G+工業互（hù）聯網的AGV/移（yí）動機（jī）器人智能運維係（xì）統：通過（guò）5G網絡實現設備數據的可靠傳輸（shū），利用遷移學習和聯邦學（xué）習的故障模型訓（xùn）練（liàn）與優化方（fāng）法（fǎ），在某上市倉（cāng）儲設備製造企業中進行部署，實現了設備的實時（shí）狀態監測和（hé）故障隱（yǐn）患提前分析預警。
