有多少次您在開車的時候聽到一些不對勁的聲音？ 這會令人不安，不知道這個聲音是小毛病，還是可能會造成可怕的人身或財產損失後果的大問題。
現在，假設您能夠將輕微的振動和微小的聲音差異透過感測和分析，來提前精準判斷問題，並且進一步在任何潛在的損傷發生之前，即時快速診斷處理。
這聽起來是不可能的嗎？ ADI的OtoSense技術就能做到了。
概要
需求：機器運行狀況感測
挑戰：機器運行狀況分析通常由熟練的工程師完成（資源有限）；需要增加以人工智慧為核心的技術，以創見可擴展的機器性能洞察能力。
目標：將設備的原始傳感訊號轉換為設備運行狀況訊息，進而增加機器正常運行時間，並允許製造商提升診斷專業知識。
提高診斷精度，減少機器學習中的臆測
現階段，不太可能預先大規模維護機器運行狀況，因為這將導致計劃性和反應性維護系統效率低下，且成本高昂。 ADI的OtoSense技術帶來在機器中「植入」技術人員的可能性，持續監聽和評估機器的運行和健康狀況。
關鍵在將這些難以取得的訊號做到即時判讀。機器內的聲音和振動數據非常密集，每個感測器每秒發出數百甚至上千位元組的數據。面對這樣的數據量，您無法將所有感測器的全部數據都發送到遠端雲，並期望進行準確、即時的分析。 因此必須在邊緣持續不斷地解譯，並以數據到達的速度更新。
OtoSense檢測並捕獲機器中的聲音和振動變化，並將這些數據統整分析成機器運行狀況洞察。 這種能力使客戶可以自信地測量難以採集的訊號並將其轉化為可操作的資訊，且不需要連接到網路。
OtoSense系統的簡化架構圖
與OtoSense一起展翅高飛
可靠性和正常運行時間對航空業至關重要。每天有成千上萬的乘客依靠運作正常的飛機能安全準時地把他們送達目的地。
人工智慧(AI)的應用範圍不斷擴大，成為擁有大型機隊的商業航空公司維修團隊的診斷和決策工具。遺憾的是，對絕大多數航空公司來說，維護能力提升遠不及空中運量增長速度，技術熟練的線路維護人員不足，無法有效地在每個停機坪評估發動機或起動器的正常工作狀況。起動器故障是飛機停飛的常見原因，導致乘客被迫下機和改變旅行路線。 OtoSense可快速（通常在幾秒內）檢測早期故障徵兆，提前避免不良後果發生。
此外，一名優秀的工程師通常需要數小時來瀏覽大量傳感器數據，分析數據並報告發現結果。經驗豐富的技術人員或工程師，可能需要進行多年的培訓，才能完全了解機器，且往往這些工程師技藝嫻熟時，已經到屆退年齡了。
OtoSense所做的，是每天向這些領域專家有效地「請教學習」，逐漸成為領域專家。通過開發一種自動感知機器運行狀況的方法—監控機器的運行性能，ADI的OtoSense技術正將這些技師辛苦積累多年的專業知識推往更高，擴大引擎監控的範圍，使之從過去人類主觀評估，轉為真正的數據資料導向的決策過程。
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