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（yù）測AGV小車設備（bèi）故障並製定維護計劃的方法。以（yǐ）下是其相關介紹：
預測性維護的方法
數據采集：AGV小車通過搭載的各種傳感器，如激光雷達、慣性測量單元、裏程計、加速度（dù）傳感器、陀螺儀、稱重傳感器、電機溫度（dù）傳感（gǎn）器、電池監控模塊等，實時感知自身的位置、速度（dù）、姿態、負載、設備健康等關鍵數據。
數據分（fèn）析：利用采集（jí）到的數據，結合智能分析算法，對AGV小車的運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）發現軸承（chéng）磨損等潛在問題；通過分析電流波動情（qíng）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（de）結果，預測設備故障發生（shēng）的時間、位置和故障類型，提前（qián）製（zhì）定維（wéi）護（hù）計劃，合（hé）理安排（pái）維（wéi）護人員和資源，減少（shǎo）停機時間。
預測性維（wéi）護的優（yōu）勢
提高設（shè）備利用（yòng）率：通過提前預警和及時維護，減少設（shè）備停機（jī）時間，提高設（shè）備的（de）運行效率和利用率。
降低維修成（chéng）本：避免設（shè）備故障的進一步惡化，減少不必要的（de）維修和更換（huàn）部件的成本。
延長設備壽命：通過實時監測和優化設備運行參數，減少設備的磨損和損壞，延長設備的使用壽命。
提升生產效（xiào）率：確保AGV小車設備的穩（wěn）定運行，提高生（shēng）產的連（lián）續性和效率，降低生產風險。
應用案例
虹科方案：虹科CANedge2可記錄AGV小車的CAN總線數據，通過WiFi自動上（shàng）傳到本地服務器。用（yòng）戶可根據上傳的數據創建自定義報警，當（dāng）數據表明存在潛在故障時，及時通知維護（hù）人員。
合肥欣奕華智能機器股份有限（xiàn）公司：為（wéi）國際泛半導（dǎo）體龍頭企業提供的智（zhì）能預測性維護係統，采集並存儲了400多台機器人的運行數據，建（jiàn）立了20多個機器學習模型，預測設（shè）備故障的準確度達99.93%，降低漏報率和誤（wù）報率80%以上。
基於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（jù）的可靠傳輸，利用遷移學習和聯（lián）邦學習的故障模型訓練與優（yōu）化方法，在某上市倉儲設備製造企業中進行部署，實（shí）現了設備的實時狀態監測和故（gù）障隱患提前分析預警。
