在制造業(yè)中，設(shè)備維護(hù)長期以來普遍采用“預(yù)防性維護(hù)（TBM：Time-Based Maintenance，定期檢修，基于時(shí)間的維護(hù)）”方式，以固定的周期進(jìn)行點(diǎn)檢和零部件更換。然而，這種方法實(shí)際上會(huì)導(dǎo)致正常設(shè)備也會(huì)被迫定期停機(jī)，不僅會(huì)增加作業(yè)成本，還會(huì)加重現(xiàn)場作業(yè)負(fù)擔(dān)。而且，過度的點(diǎn)檢作業(yè)反而可能導(dǎo)致操作失誤和人為差錯(cuò)。因此近年來，業(yè)界正加速向“預(yù)測性維護(hù)（CBM：Condition-Based Maintenance，狀態(tài)檢修，基于狀態(tài)的維護(hù)）”方式轉(zhuǎn)型，即實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)，在設(shè)備出現(xiàn)“異常征兆”階段就及時(shí)進(jìn)行精準(zhǔn)維護(hù)。

本文將詳細(xì)介紹ROHM為有效實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)而提出的AI解決方案“Solist-AI?”。

1.從預(yù)防性維護(hù)（TBM）轉(zhuǎn)向預(yù)測性維護(hù)（CBM）

預(yù)防性維護(hù)（TBM）與預(yù)測性維護(hù)（CBM）的最大區(qū)別在于以什么為基準(zhǔn)進(jìn)行維護(hù)。

預(yù)防性維護(hù)是指不論設(shè)備狀態(tài)如何，均以“時(shí)間”為基準(zhǔn)，定期進(jìn)行檢修和零部件更換的維護(hù)方式。而預(yù)測性維護(hù)則是一種僅在“真正需要時(shí)”才實(shí)施點(diǎn)檢和修理的維護(hù)方式。通過傳感器持續(xù)監(jiān)測設(shè)備的溫度、振動(dòng)、電流等參數(shù)，并對(duì)采集到的大量時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，識(shí)別細(xì)微的模式變化，從而定量分析和把握異常征兆，這些都離不開AI技術(shù)的貢獻(xiàn)。

采用預(yù)測性維護(hù)方式，將無需再定期停止正常運(yùn)行的設(shè)備。利用AI優(yōu)化維護(hù)時(shí)機(jī)，可有效降低作業(yè)成本和現(xiàn)場負(fù)擔(dān)，同時(shí)減少因過度點(diǎn)檢導(dǎo)致的作業(yè)失誤和人為差錯(cuò)。而且，這種方式不依賴技術(shù)人員的感覺和經(jīng)驗(yàn)，可確保穩(wěn)定的維護(hù)品質(zhì)，因此作為應(yīng)對(duì)熟練技術(shù)人員減少、人手不足等現(xiàn)場課題的有效對(duì)策而備受矚目。

2.從“云端型”轉(zhuǎn)向“端點(diǎn)型”

但是，以往的云端AI系統(tǒng)存在諸多挑戰(zhàn)，比如通信延遲、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境構(gòu)建和運(yùn)維管理負(fù)擔(dān)、數(shù)據(jù)收發(fā)過程中的信息泄露預(yù)防對(duì)策等，這些課題會(huì)帶來很大的負(fù)擔(dān)。

另外，由于需要預(yù)先收集并準(zhǔn)備海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，因此針對(duì)每臺(tái)設(shè)備所處的不同現(xiàn)場環(huán)境以及個(gè)體差異進(jìn)行不同的應(yīng)對(duì)也很困難。此外，高精度AI處理需要CPU和GPU等運(yùn)算資源，最終導(dǎo)致功耗也隨之增加。

因此，“端點(diǎn)型AI”正在加速取代“云端型AI”。如果是可通過裝有傳感器和微控制器的現(xiàn)場設(shè)備（端點(diǎn)）完成AI訓(xùn)練和推理的“端點(diǎn)型AI”，則可以靈活應(yīng)對(duì)每臺(tái)設(shè)備，在進(jìn)行實(shí)時(shí)處理的同時(shí)保持低功耗。而且，因其不會(huì)將數(shù)據(jù)發(fā)送至云端，所以安全性更高。

作為預(yù)測性維護(hù)的關(guān)鍵——邊緣計(jì)算理想的端側(cè)AI解決方案，ROHM開發(fā)出"Solist-AI?"。該名稱源自“Solution with On-device Learning IC for STandalone-AI”，正如音樂術(shù)語“獨(dú)奏者（soloist）”所象征的，寓意著無需依賴云端或網(wǎng)絡(luò)，僅憑現(xiàn)場設(shè)備自身即可完成從AI訓(xùn)練到推理的全過程。

*“Solist-AI?”是ROHM Co.，Ltd.的商標(biāo)或注冊(cè)商標(biāo)。

另一方面，相較于以往AI（云端/邊緣/端點(diǎn)型），Solist-AI?在同時(shí)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和處理圖像數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)略遜，因此在精密故障分析等高級(jí)解析場景中，云端型AI更具優(yōu)勢。

但對(duì)于無需高級(jí)解析的應(yīng)用場景而言，Solist-AI?在可大幅降低網(wǎng)絡(luò)維護(hù)和云服務(wù)使用費(fèi)等成本方面有顯著優(yōu)勢。

另外，還可通過增量訓(xùn)練功能可實(shí)時(shí)更新設(shè)備老化狀態(tài)數(shù)據(jù)，并根據(jù)老化程度高精度判別正常與異常狀態(tài)，這是Solist-AI?在替代以往AI時(shí)的一大優(yōu)勢。

3. 預(yù)測性維護(hù)的理想解決方案——“Solist-AI?”

Solist-AI?與通用AI處理器不同，它是專為故障預(yù)警等特定用途設(shè)計(jì)的，能夠根據(jù)用途和環(huán)境現(xiàn)場學(xué)習(xí)并優(yōu)化最佳模型，因此可靈活應(yīng)對(duì)不同設(shè)備的個(gè)體差異及環(huán)境變化。

該解決方案的核心——Solist-AI?微控制器，搭載了ROHM自主研發(fā)的AI運(yùn)算用加速器“AxlCORE-ODL）”。AxlCORE-ODL可通過硬件執(zhí)行三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理和FFT（快速傅里葉變換）處理，并可實(shí)時(shí)檢測并預(yù)警現(xiàn)場發(fā)生的各種異常和變化。

Solist-AI?解決方案的最大特色在于其簡約性——僅需傳感器和微控制器即可實(shí)現(xiàn)“獨(dú)立AI”。以往的AI解決方案必須依賴云端和網(wǎng)絡(luò)連接，而Solist-AI?則完全無需任何網(wǎng)絡(luò)環(huán)境支持。因此，僅需加裝在現(xiàn)場的設(shè)備或儀器上，即可輕松引入，它可以將通信延遲和信息泄露風(fēng)險(xiǎn)控制在非常低的程度。

其機(jī)制通過內(nèi)置的AI專用加速器“AxlCORE-ODL”即可實(shí)現(xiàn)。

通過對(duì)傳感器檢測到的振動(dòng)、溫度、電流等數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)訓(xùn)練與推理，將“不同于以往”的異常征兆量化為數(shù)值并發(fā)出預(yù)警。另外，Solist-AI?與以往的云端型AI（2W~200W）相比，僅需約40mW的超低功耗即可運(yùn)行，因此很容易加裝在電池驅(qū)動(dòng)的設(shè)備或現(xiàn)有設(shè)施上。Solist-AI?廣泛適用于工業(yè)機(jī)器人、電機(jī)、風(fēng)扇等工業(yè)設(shè)備應(yīng)用，非常有助于提高設(shè)備維護(hù)效率和運(yùn)行效率。

此外，ROHM還提供配套的支持工具以為客戶引入Solist-AI?提供支持，包括用于預(yù)先驗(yàn)證AI適配效果的“Solist-AI? Sim”，以及可將AI運(yùn)行情況實(shí)時(shí)可視化的“Solist-AI? Scope”。因此，即便不具備AI專業(yè)知識(shí)也能輕松引入和評(píng)估，可大幅降低應(yīng)用門檻。

4.基于Solist-AI?的解決方案與應(yīng)用

解決方案整體示意圖

應(yīng)用示意圖

Solist-AI?通過內(nèi)置加速器（AxlCORE-ODL）高速執(zhí)行AI處理。

例如，通過微控制器處理安裝在電機(jī)上的加速度傳感器獲取的數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)“正常運(yùn)行時(shí)”的振動(dòng)模式。隨后，在運(yùn)轉(zhuǎn)過程中，一旦振動(dòng)模式出現(xiàn)“不同于以往”的狀態(tài)，便會(huì)實(shí)時(shí)檢測到異常，并通過指示燈或警示燈等向相關(guān)人員發(fā)出警報(bào)。

通過這種方式，可以盡早發(fā)現(xiàn)故障發(fā)生前的征兆，從而能夠在設(shè)備停機(jī)前進(jìn)行維護(hù)，有效避免意外停機(jī)的情況。另外，通過現(xiàn)場學(xué)習(xí)正常狀態(tài)，還能靈活應(yīng)對(duì)安裝環(huán)境差異和設(shè)備個(gè)體差異。

Solist-AI?通過將以往依賴熟練技術(shù)人員經(jīng)驗(yàn)與感覺的“設(shè)備異常檢測和壽命預(yù)測”進(jìn)行數(shù)字化、自動(dòng)化處理，可實(shí)現(xiàn)設(shè)備維護(hù)作業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化與效率提升。

應(yīng)用案例

風(fēng)扇電機(jī)的異常振動(dòng)檢測

風(fēng)扇電機(jī)異常振動(dòng)檢測利用三軸（X、Y、Z）加速度傳感器和Solist-AI?實(shí)現(xiàn)異常檢測。微控制器學(xué)習(xí)正常運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)的振動(dòng)模式，其后，當(dāng)故意將紙片插入電機(jī)以再現(xiàn)異常振動(dòng)狀態(tài)時(shí)，AI會(huì)立即檢測到異常并發(fā)出警報(bào)通知。本案例證實(shí)了僅用微控制器和傳感器即可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)異常檢測的“無云端/無網(wǎng)絡(luò)”解決方案的實(shí)用性。

與AE（聲發(fā)射）傳感器的聯(lián)動(dòng)應(yīng)用案例

AE傳感器與Solist-AI?協(xié)同工作，能夠高精度檢測出軸承潤滑不良及細(xì)微傷等人工難以檢測到的異常狀況。先通過多維分析AE傳感器輸出的多項(xiàng)指標(biāo)（最大振幅、平均值、Energy、Count等），再由AI將異常程度轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)值。這樣便能及早發(fā)現(xiàn)異常征兆，以及時(shí)實(shí)施維護(hù)作業(yè)。即便不具備專業(yè)知識(shí)，也能直觀地了解異常程度的變化情況，因此Solist-AI?作為非常適合現(xiàn)場應(yīng)用的解決方案已獲得用戶高度好評(píng)。

其他應(yīng)用案例

除上述應(yīng)用外，Solist-AI?在其他用途和行業(yè)中的應(yīng)用也在不斷擴(kuò)大。

?電池劣化評(píng)估

通過學(xué)習(xí)使用頻率和負(fù)載條件，Solist-AI?可高精度評(píng)估電池剩余電量及劣化情況。通過對(duì)每個(gè)電池的情況進(jìn)行增量訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)精度提升。

?電機(jī)負(fù)載異常檢測

通過AI分析電流波形的高次諧波成分，實(shí)時(shí)檢測負(fù)載端的細(xì)微變化，從而可在最佳時(shí)機(jī)進(jìn)行外部負(fù)載調(diào)整及零部件更換。

?光電傳感器的劣化判定

通過AI檢測受光元件和LED因老化導(dǎo)致的光量細(xì)微衰減情況，持續(xù)監(jiān)測傳感器功能的健全與否，在異常發(fā)生前及時(shí)提示維護(hù)。

?FA產(chǎn)品檢測的自動(dòng)化

將依賴人類感官的產(chǎn)品檢測過程通過AI實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化和自動(dòng)化，從而實(shí)現(xiàn)檢測作業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化及效率提升。

Solist-AI?作為一款可后期加裝、引入門檻非常低的“現(xiàn)場閉環(huán)型AI”，正在以設(shè)備維護(hù)和預(yù)測性維護(hù)為主的用途中獲得廣泛應(yīng)用。下一節(jié)將詳細(xì)介紹實(shí)現(xiàn)這類解決方案的產(chǎn)品陣容、支持工具以及未來的開發(fā)路線圖。

5.產(chǎn)品陣容、支持工具、生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴及開發(fā)路線圖

搭載AI的通用微控制器產(chǎn)品陣容

ROHM的“Solist-AI?”系列是專為邊緣計(jì)算應(yīng)用設(shè)計(jì)的內(nèi)置AI的微控制器。

產(chǎn)品陣容由搭載Arm? Cortex?-M0+（48MHz）的機(jī)型組成。這些微控制器配備了CAN、SPI、I2C、UART等豐富的接口，可廣泛應(yīng)用于工業(yè)設(shè)備、機(jī)器人技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)及家電等眾多領(lǐng)域。

尤其值得一提的是，這些微控制器能夠在專用加速器上高速、低功耗地執(zhí)行FFT（快速傅里葉變換）和三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理，從而可對(duì)振動(dòng)、電流、聲學(xué)等傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，以高精度實(shí)現(xiàn)異常檢測和故障預(yù)測。

ML63Q2500系列產(chǎn)品簡介

“ML63Q2500”系列是Solist-AI?微控制器的首發(fā)產(chǎn)品。本系列產(chǎn)品的最大特點(diǎn)在于，用戶能夠以與常規(guī)微控制器開發(fā)環(huán)境一樣的感覺引入AI。由于搭載了AxlCORE-ODL，因此與常規(guī)軟件進(jìn)行的AI處理相比，其處理速度最高可達(dá)1,000倍左右，同時(shí)可顯著降低功耗。

ML63Q2500可廣泛應(yīng)用于工業(yè)機(jī)器人的振動(dòng)分析、風(fēng)扇電機(jī)的異常檢測、電池剩余電量估算等眾多領(lǐng)域。特別是其AI推理結(jié)果可即時(shí)反饋至設(shè)備控制端，所以也非常適用于對(duì)實(shí)時(shí)性要求很高的用途。

提供開發(fā)支持工具

ROHM為了使Solist-AI?微控制器的引入與相關(guān)的開發(fā)工作順利進(jìn)行，還提供完備的工具支持。主要的支持工具如下：

Solist-AI? Sim

導(dǎo)入前進(jìn)行預(yù)驗(yàn)證的實(shí)用工具。通過對(duì)實(shí)際的異常檢測性能和引入效果進(jìn)行仿真，可輕松確認(rèn)引入成效。

Solist-AI? Scope

使AI運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)可視化的工具。可通過波形直觀地呈現(xiàn)異常程度變化趨勢，便于開發(fā)時(shí)的調(diào)試和評(píng)估。

LEXIDE-Ω

ROHM提供的集成開發(fā)環(huán)境（IDE）。可與常規(guī)微控制器開發(fā)一樣進(jìn)行軟件編輯、構(gòu)建及調(diào)試，無需專業(yè)AI知識(shí)。

這些工具均為免費(fèi)提供，在ROHM官網(wǎng)上注冊(cè)登錄后即可下載使用。為了助力微控制器開發(fā)者輕松引入AI，ROHM提供完備的環(huán)境支持。

評(píng)估支持工具

為便于在實(shí)際設(shè)備上輕松進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證，ROHM還提供搭載了Solist-AI?微控制器的評(píng)估板。該評(píng)估板標(biāo)配加速度傳感器和通知用的指示燈，只需通過USB與電腦連接，即可立即體驗(yàn)AI訓(xùn)練、推理及異常通知功能。

此外，通過與合作伙伴企業(yè)的合作，ROHM還推出了與AE傳感器及電流傳感器聯(lián)動(dòng)的評(píng)估套件。利用這些工具，用戶可輕松開展符合本公司用途和設(shè)備環(huán)境需求的具體評(píng)估及實(shí)證試驗(yàn)。由于采用了不需要網(wǎng)絡(luò)的“無云端結(jié)構(gòu)”，因此即使在存在安全和通信環(huán)境問題的現(xiàn)場，也能大幅降低引入門檻，其高度實(shí)用性廣受用戶好評(píng)。

生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴

ROHM為通過Solist-AI?推動(dòng)AI創(chuàng)新和擴(kuò)展，構(gòu)建了由多元化合作伙伴共同協(xié)作的生態(tài)系統(tǒng)（Solist-AI? Ecosystem）。在該生態(tài)系統(tǒng)中，從產(chǎn)品（Solist-AI?微控制器）開發(fā)、電路板設(shè)計(jì)、軟件、系統(tǒng)集成到技術(shù)研究，各領(lǐng)域?qū)I(yè)企業(yè)充分發(fā)揮自身優(yōu)勢協(xié)同合作，共同提供創(chuàng)新性產(chǎn)品與解決方案。正在尋求加快開發(fā)進(jìn)程或解決技術(shù)難題的用戶，通過運(yùn)用該生態(tài)系統(tǒng)，可靈活組合所需技術(shù)與合作伙伴，實(shí)現(xiàn)Solist-AI?的順利引入。

未來的開發(fā)路線圖

ROHM計(jì)劃進(jìn)一步提升Solist-AI?系列的性能并擴(kuò)充產(chǎn)品陣容。未來將不僅局限于現(xiàn)有的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還會(huì)推進(jìn)能夠?qū)崿F(xiàn)更復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和時(shí)序分析的技術(shù)研發(fā)。

另外，ROHM還將進(jìn)一步完善評(píng)估支持工具群，特別是通過異常程度閾值自動(dòng)優(yōu)化和參數(shù)調(diào)整輔助功能等措施，進(jìn)一步簡化引入時(shí)的設(shè)置工作。通過這些努力，ROHM致力于打造一個(gè)即使是不熟悉AI的工程師或相關(guān)人員也能輕松使用Solist-AI?的環(huán)境，以實(shí)現(xiàn)“無論是誰都能運(yùn)用AI”的目標(biāo)。

在應(yīng)用方面，計(jì)劃將應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)一步拓展至FA設(shè)備、機(jī)器人技術(shù)、醫(yī)療保健、住宅設(shè)備、農(nóng)業(yè)機(jī)械等行業(yè)。ROHM將進(jìn)一步推動(dòng)該產(chǎn)品在包括OEM、ODM及合作項(xiàng)目在內(nèi)眾多領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，促進(jìn)其在端點(diǎn)AI領(lǐng)域的進(jìn)一步普及和實(shí)際應(yīng)用。

6.總結(jié)

ROHM的“Solist-AI?”解決方案，作為不依賴云端的端點(diǎn)型AI，可助力實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)。該解決方案僅需傳感器和微控制器即可完成實(shí)時(shí)訓(xùn)練與推理，無需網(wǎng)絡(luò)，且功耗非常低，在安全性方面也優(yōu)勢顯著。借助專用的支持工具，即使是不熟悉AI的現(xiàn)場工作人員也能輕松引入和評(píng)估。其具體應(yīng)用案例豐富（例如檢測風(fēng)扇電機(jī)的異常振動(dòng)、捕捉電流波形的變化等），實(shí)際應(yīng)用門檻非常低。未來，ROHM將持續(xù)擴(kuò)充產(chǎn)品陣容并推進(jìn)高性能機(jī)型的開發(fā)，推動(dòng)Solist-AI?在包括設(shè)備維護(hù)在內(nèi)的廣泛領(lǐng)域的應(yīng)用拓展。Solist-AI?通過盡早檢測出現(xiàn)場“不同于以往”的情況，促進(jìn)自主應(yīng)對(duì)，可以為制造業(yè)現(xiàn)場帶來新價(jià)值。

ROHM為了讓大家更深入地了解并積極利用Solist-AI?，專門在面向工程師的技術(shù)平臺(tái)“ROHM官方技術(shù)論壇”中開設(shè)了專用社區(qū)“Solist-AI?開放實(shí)驗(yàn)室：開啟獨(dú)奏者奇妙之旅！”（僅提供日語版本），歡迎工程師朋友們踴躍提問，廣泛地交流意見。在這里，不僅可以獲取ROHM Solist-AI?的相關(guān)信息，還可以針對(duì)評(píng)估和引入過程中遇到的疑問與課題進(jìn)行提問和討論（需注冊(cè)會(huì)員并登錄），誠邀大家積極參與。