Predictive Maintenance for Industrial Robotics | Robotics for Smart Factory, Part 2
From the series: Robotics for Smart Factory
A predictive approach to maintenance operations guarantees advantages such as reducing machine downtime, eliminating unnecessary interventions, and adding revenue streams for equipment vendors with aftermarket services. These benefits are achievable, but there are challenges in implementing predictive maintenance in application fields such as industrial robotics. One obstacle is the limited availability of functioning data and the lack of failure data needed for accurate results. In addition, choosing the best models for monitoring and prediction can be time consuming, and integrating devised algorithms with existing tools and infrastructures can cause a bottleneck in the implementation process. In this talk, we will analyze the benefits and challenges of predictive maintenance, and describe, via the exploration of a real case-study, the solution proposed by MathWorks to overcome these obstacles and realize efficient predictive maintenance systems.
Web サイトの選択
Web サイトを選択すると、翻訳されたコンテンツにアクセスし、地域のイベントやサービスを確認できます。現在の位置情報に基づき、次のサイトの選択を推奨します:
また、以下のリストから Web サイトを選択することもできます。
最適なサイトパフォーマンスの取得方法
中国のサイト (中国語または英語) を選択することで、最適なサイトパフォーマンスが得られます。その他の国の MathWorks のサイトは、お客様の地域からのアクセスが最適化されていません。
南北アメリカ
- América Latina (Español)
- Canada (English)
- United States (English)
ヨーロッパ
- Belgium (English)
- Denmark (English)
- Deutschland (Deutsch)
- España (Español)
- Finland (English)
- France (Français)
- Ireland (English)
- Italia (Italiano)
- Luxembourg (English)
- Netherlands (English)
- Norway (English)
- Österreich (Deutsch)
- Portugal (English)
- Sweden (English)
- Switzerland
- United Kingdom (English)
アジア太平洋地域
- Australia (English)
- India (English)
- New Zealand (English)
- 中国
- 日本Japanese (日本語)
- 한국Korean (한국어)