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センサーの測定値について
センサーが最初にアセットとペアリング Amazon Monitron されると、 は機器から収集された振動と温度のデータから学習し、ベースラインを確立して、そのアセットの「正常」なものを決定します。この学習は、今後の潜在的な障害を検出するのに活用されます。
状況、運用シナリオ、ユースケース、アセットのデューティサイクルなどのさまざまなパラメータに応じて、このベースラインを確立するには 14~21 日 Amazon Monitron かかります。この初期学習およびトレーニングフェーズでは、アセットは正常であると想定されます。
アセットのベースラインを確立した後、 は収集したデータを Amazon Monitron モニタリングし、潜在的な障害を示すイベントや傾向を探します。特に、温度や振動レベルの上昇、あるいはその両方を監視します。温度と振動の上昇は、マシンの故障を示す主な指標です。多くの場合、マシンの異常はアセットが故障し始めていることを示しています。
Amazon Monitron は、国際標準化機構 (ISO) によって確立された振動しきい値を機械のクラスに使用します。ISO のしきい値をセルフトレーニングモデルと組み合わせて適用することで、機器に合った実際のしきい値を評価します。例えば、マシンが少しホットまたは少しコールドを実行している場合、または標準よりも少し振動している場合、 はしきい値を少し Amazon Monitron 調整して、マシンが異常に動作しているタイミングをより正確に特定できるようにします。
初期学習およびトレーニング期間中に受信するアラームは、(学習期間を必要としない) ISO モデルのアラームだけです。トレーニング期間中の ISO アラームは、他のアラームと同様に扱う必要があります。つまり、アラームを確認して、必要な確認をマシンに実施してから、適切なアクションを実行したコードでアラームを閉じます。その後、センサーがより多くのデータを収集するにつれて、 はベースラインの微調整 Amazon Monitron を続行し、「正常」のより良いイメージを構築します。
温度や振動レベルが修正後のしきい値を一貫性なく上回っている場合、障害の可能性はありますが、おそらく差し迫った問題ではないでしょう。この場合、 Amazon Monitron はWarning
通知を送信します。常にしきい値を上回っている場合、状況は明らかに異常であり、障害の可能性ははるかに高くなります。このような状況では、 Amazon Monitron はモバイルアプリまたはウェブアプリAlarm
に通知を送信します。
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この例では、Position 3 センサーが温度と振動の持続的な上昇を検出しており、潜在的な障害を調査する必要があることを示しています。
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