使用 NanoEdge AI Studio
最佳化程式碼
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NKE Watteco 的 AI 工業設備預測維護解決方案
NKE Watteco 運用意法半導體（ST）的生態系統，開發出一套 AI 解決方案，能為各式工業設備新增預測維護功能。預測維護有助於降低設備停機時間、提升生產力，並減少人力介入需求。
“
Bob Assistant 採用意法半導體技術
目前已部署於歐洲數十處工業場域
為泵浦、空調、引擎與暖通空調 (HVAC) 等數千部設備
提供 24 小時不間斷的預測維護服務。”
NKE Watteco 總裁, Jean-Claude Le Bleis
方法
此解決方案可應用於各類工業設備。NanoEdge AI Libraries 提供的裝置端學習能力可進行漸進式學習，使模型得以依據不同環境中的特定設備進行調校。系統可即時偵測任何變化，並具備高度準確性。偵測到異常時，系統會發出通知，提醒維護人員及早進行設備調整，以防止重大故障發生。這項功能仰賴運行於超低功耗 STM32 微控制器上的機器學習演算法。
感測器
採用意法半導體的加速度感測元件。
在 STM32 上執行
