AGV小车预测性维护是一种通过数据分析和机器学习技术，提前预测AGV小车设备故障并制定维护计划的方法。以下是其相关介绍：
预测性维护的方法
数据采集：AGV小车通过搭载的各种传感器，如激光雷达、惯性测量单元、里程计、加速度传感器、陀螺仪、称重传感器、电机温度传感器、电池监控模块等，实时感知自身的位置、速度、姿态、负载、设备健康等关键数据。
数据分析：利用采集到的数据，结合智能分析算法，对AGV小车的运行状态进行实时监测和分析。例如，通过分析电机的震动数据，提前发现轴承磨损等潜在问题；通过分析电流波动情况，及时排查控制器故障。
故障预测与维护决策：根据数据分析的结果，预测设备故障发生的时间、位置和故障类型，提前制定维护计划，合理安排维护人员和资源，减少停机时间。
预测性维护的优势
提高设备利用率：通过提前预警和及时维护，减少设备停机时间，提高设备的运行效率和利用率。
降低维修成本：避免设备故障的进一步恶化，减少不必要的维修和更换部件的成本。
延长设备寿命：通过实时监测和优化设备运行参数，减少设备的磨损和损坏，延长设备的使用寿命。
提升生产效率：确保AGV小车设备的稳定运行，提高生产的连续性和效率，降低生产风险。
应用案例
虹科方案：虹科CANedge2可记录AGV小车的CAN总线数据，通过WiFi自动上传到本地服务器。用户可根据上传的数据创建自定义报警，当数据表明存在潜在故障时，及时通知维护人员。
合肥欣奕华智能机器股份有限公司：为国际泛半导体龙头企业提供的智能预测性维护系统，采集并存储了400多台机器人的运行数据，建立了20多个机器学习模型，预测设备故障的准确度达99.93%，降低漏报率和误报率80%以上。
基于5G+工业互联网的AGV/移动机器人智能运维系统：通过5G网络实现设备数据的可靠传输，利用迁移学习和联邦学习的故障模型训练与优化方法，在某上市仓储设备制造企业中进行部署，实现了设备的实时状态监测和故障隐患提前分析预警。
