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振動監測 (VM) 已經存在很長時間，并已用于監測機器、設備或結構的健康狀況。實時監控和分析機器運行期間通過專用傳感器收集的振動數據。振動監測 (VM) 已經存在很長時間，并已用于監測機器、設備或結構的健康狀況。實時監控和分析機器運行期間通過專用傳感器收集的振動數據。振動監測的主要目標是降低致命損壞和潛在停線情況的風險，從而最終控制和降低運營成本。振動監測的主要目標是降低致命損壞和潛在停線情況的風險，從而最終控制和降低運營成本。來自來自振動傳感器振動傳感器的振動數據可用作獨立輸入或根據操作要求與其他傳感器數據結合使用。例如，在工廠自動化應用中，振動數據可以與：的振動數據可用作獨立輸入或根據操作要求與其他傳感器數據結合使用。例如，在工廠自動化應用中，振動數據可以與：溫度溫度抽煙抽煙濕度濕度壓力壓力聲音聲音這種組合產生了一個完整的系統，將提供更強大和可靠的解決方案。這種組合產生了一個完整的系統，將提供更強大和可靠的解決方案。在結構監測等其他一些用例中，振動數據可以與通過測斜儀收集的傾斜位置數據相結合，以確定結構的健康狀況。在結構監測等其他一些用例中，振動數據可以與通過測斜儀收集的傾斜位置數據相結合，以確定結構的健康狀況。收集的數據被輸入專用算法，包括新興的人工智能 (AI) 算法，以開發一個可以預測未來潛在故障的模型。然后可以使用模型預測信息來構建知識，以決定是否需要立即采取任何行動來避免生產力損失。收集的數據被輸入專用算法，包括新興的人工智能 (AI) 算法，以開發一個可以預測未來潛在故障的模型。然后可以使用模型預測信息來構建知識，以決定是否需要立即采取任何行動來避免生產力損失。工廠自動化的一個新趨勢是人工智能算法的出現，這些算法可以根據傳感器數據進行訓練，以預測應該執行哪些任務。這減輕了以前不得不做出極其困難和耗時的決定的個體操作員的負擔。一個自主自動化的工廠消除了個體操作員的責任，并自動對任何變化的操作條件做出反應。
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