边缘计算与人工智能：edgeRX 与 edgeRX Vision 用于预测性维护（Predictive Maintenance）与机器健康监测（Machine Health Monitoring）
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工业设备健康监测（Machine Health Monitoring）概述
随着 AI 与边缘计算的融合，工业设备健康监测（Machine Health Monitoring）进入了新时代。现代解决方案不再仅依赖周期性人工检查或基础的基于状态维护，而是在边缘设备上运行高级 AI 算法，持续实时监控设备健康。通过处理振动、温度与声学等传感器数据，可在现场获得即时且可执行的洞察，避免云端延迟与带宽瓶颈。
预测性维护（Predictive Maintenance）使工程与维护团队在故障发生前预测并安排检修，从而减少意外停机并延长关键设备寿命。更进一步，预测性维护通过机器学习推荐具体修复措施，将原始数据转化为战略性指导。对于工程师与设计人员而言，这意味着减少应急处理、提高资源调配效率，并实现生产优化（Optimized Production）。
edgeRX 平台概述
edgeRX 是一款面向工业设备的健康监测平台（Machine Health Solutions），提供端到端解决方案以确保设备最佳性能。借助先进的 AI 与边缘计算，edgeRX 在设备端提供实时监控、预测性维护洞察与可执行告警。该平台专为持续状态监测、快速异常检测与精确维护调度而设计。
edgeRX 设备构成（传感器 /网关/ AI算法 / 部署方式 / 仪表盘）
edgeRX Sensor（传感器）
edgeRX 传感器持续采集振动、温度等关键性能数据并实时分析，实现对工业设备（Industrial Machine）的机器健康监测（Machine Health Monitoring）。边缘计算可降低延迟并快速检测异常或潜在故障；坚固紧凑的设计便于在多种工业环境中部署，是可扩展且高效的预测性维护（Predictive Maintenance）工具。
edgeRX AI（AI / 机器学习）
edgeRX 的 AI / ML 能力是平台的核心。通过实时分析大量传感器数据，AI 能识别出可能成为故障前兆的细微模式与趋势，从而实现预测性维护（Predictive Maintenance），提前预警设备问题。模型会持续学习并适应设备行为的变化，提高诊断精度与洞察质量。
edgeRX 部署方式
edgeRX 提供云端与本地化服务器双部署形式，适配不同企业规模与发展需求，灵活选配。其中以云化部署为例，负责数据聚合、存储与高级分析。edgeRX 网关将传感器数据发送到云端进行安全处理与存档，让企业可以访问历史趋势与全面洞察。可扩展的云基础设施支持深入分析、报表生成和长期模型训练，从而提升预测性维护（Predictive Maintenance）的准确性。
edgeRX Dashboard（仪表盘）
edgeRX 提供云端与本地化服务器双部署形式，适配不同企业规模与发展需求，灵活选配。其中以云化部署为例，负责数据聚合、存储与高级分析。edgeRX 网关将传感器数据发送到云端进行安全处理与存档，让企业可以访问历史趋势与全面洞察。可扩展的云基础设施支持深入分析、报表生成和长期模型训练，从而提升预测性维护（Predictive Maintenance）的准确性。
edgeRX Target Industries & Equipment
| Smart Manufacturing (Primary) 
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| Smart Energy 
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| Smart Buildings 
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| Other w/ Motors/ Pumps 
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Generators |
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Compressors |
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Pumps |
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Motors |
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Complex Machines |
edgeRX 主要适用行业
智能制造（Smart Manufacturing）
在制造业中，edgeRX 利用边缘 AI 优化生产（Optimized Production）与机器健康监测（Machine Health Monitoring），通过预测性维护（Predictive Maintenance）显著降低停机时间、提升产品质量与生产效率。
智能能源（Smart Energy）
在风电、光伏、水电、石油与天然气等能源领域，edgeRX 提供实时的设备状态可视化和预测性维护支持，提升可靠性并延长资产寿命。
智能楼宇（Smart Building）
针对 HVAC、泵浦、升降机等关键设备的机器健康监测与预测性维护，可降低维护成本、优化能耗并保障使用舒适性。
edgeRX 案例研究
TDK 三隅川工厂：导向辊轴承监测（Monitoring Bearing Conditions）
问题：在卷对卷工艺中使用大量导向辊，轴承状态难以掌握，轴承失效可能导致整厂停产并造成重大损失。
方案：部署 edgeRX 对工厂内所有导向辊轴承进行持续监测，利用传感器与 AI 持续分析轴承性能并识别早期异常。
结果：实现了全厂轴承的实时监控与早期预警，从而减少意外停机与维护成本，提高生产效率。
TDK SAE 工厂：电机健康监测（Motor Health Monitoring）
问题：多台电机的状态不明确，存在导致工厂停产的风险。
方案：采用 edgeRX 对所有电机进行异常监测，AI 实时分析性能并检测故障前兆。
结果：检测出因安装紧固件压缩导致的电机不平衡并在故障发生前加以修复，通过预测性维护减少停机和维护开支，保证持续生产。
自动外观检测（AOI） 概述
自动外观检测（Automated Optical Inspection，AOI）使用高分辨率成像与计算机视觉自动检测产品缺陷，例如焊点缺陷、元件缺失和表面瑕疵。AOI 能确保产品质量、减少人工检测时间并防止后工序成本增加。AOI 与机器健康监测（Machine Health Monitoring）互为补充：前者关注产品与工艺质量，后者侧重设备状态与故障预测。
edgeRX Vision 概述
edgeRX Vision 是为高吞吐量制造设计的先进缺陷检测平台。借助人工智能与计算机视觉，它能够以极高的精度和速度识别小至 1 毫米 × 0.5 毫米 的微小缺陷（最高可达每分钟 2000 件）。该系统旨在以 AI 强化现有 AOI 能力，减少误报和不必要的设备停机，从而实现更顺畅的生产、更高的良率，并通过提高吞吐量和质量控制带来显著的收益增长。与 edgeRX 基于传感器的机器健康监测（Machine Health）结合时，edgeRX Vision 可共同提供支持产品质量保证和预测性维护工作流程的整体工厂健康解决方案。
edgeRX Vision 架构概述
edgeRX Vision 的优势
edgeRX Vision 旨在作为 edgeRX 传感器套件和解决方案的补充。基于状态的监测（CbM）传感器与计算机视觉协同使用可发挥最佳效果：传感器擅长内部健康监测（例如轴承磨损），而视觉系统则擅长外部/工艺监测（例如产品质量）。这种集成方法既增强了机器健康监测与预测性维护，也实现了更全面的数据驱动工厂健康视图，从而减少误报、防止非计划停机并提高整体良率。
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edgeRX Vision 的案例
问题: | 
解决方案: | 
结果: |
损伤检测不准确 误报率高 效率与质量方面的顾虑 | 引入 AI 视觉 减少误报 无缝过渡 | 检测精度提高 误报减少 产量/生产输出增加 |
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常见问题（FAQ）
有关常见问题，请访问 FAQs – SensEI by TDK。
下载 edgeRX 产品目录（PDF）
[FILE NAME]edgeRX_product_overview_250728_cn.pdf
[CAMPAIGN NAME]sensei_ edgerx_t130
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