助力Oxytronic打造工业预测性维护AI解决方案
面向工业设备的预测性维护。
Oxytronic利用意法半导体生态系统开发出基于AI的解决方案，为所有工业设备增添了预测性维护特性。 预测性维护解决方案可缩短设备停机时间，提高生产率，并减少人为干预。
“
借助NanoEdge AI Studio解决方案，我们仅依靠自己的团队就打造出IRMA预测性维护传感器，而未聘用任何机器学习专家。
”
Serge De Senti, OXYTRONIC总裁
方法
该解决方案适用于任何工业设备。 借助 NanoEdge AI库在终端设备上的学习能力，模型能够进行渐进式学习，从而适用于各种环境中的特定设备。 该解决方案还能以高精准度实时检测设备的任何偏移或者异常。 然后，通过不同的通信协议向维护团队发出警报，以便维护团队在设备发生重大故障之前作出调整。 这得益于在超低功耗STM32微控制器上运行的机器学习算法。
传感器
来自意法半导体的加速度计、环境传感器和麦克风。
资源 ![NanoEdge AI Studio]()
![NanoEdge AI Studio]()
![STM32WB系列]()
![STM32WB系列]()
代码优化工具 NanoEdge AI Studio
一款免费的AutoML软件，用于向嵌入式项目添加AI，并逐步引导用户轻松找到符合其需求的最佳AI模型。
运行器件 STM32WB系列
STM32系列32位微控制器基于Arm Cortex®-M处理器，旨在为MCU用户提供新的开发自由度。它包括一系列产品，集高性能、实时功能、数字信号处理、低功耗/低电压操作、连接性等特性于一身，同时还保持了集成度高和易于开发的特点。