Els casos típics de fallades del sensor d'uniformitat de temperatura són els següents, que cobreixen indústries com ara peces mèdiques i d'automoció, amb problemes especialment pronunciats a l'entorn d'alta-temperatura i alta-humitat de Wuhan.
Cas pràctic 1: desviació dimensional en peces modelades per injecció mèdiques (una empresa a Wuhan, província de Hubei)
Fenomen d'error: la humitat del sensor ha provocat una deriva de zero-punt; la diferència de temperatura entre els sensors primaris i de seguretat va superar els 2,5 graus durant tres dies consecutius; la IA no va poder reduir els pesos en el temps, donant lloc a una compensació errònia del model contínua.
Conseqüències: sobreescalfament localitzat al canal calent, flux de fusió anormal i desviacions dimensionals (± 0,003 mm) en cinc lots consecutius de productes; una primera-taxa de ferralla de motlle del 41 % i una pèrdua única-de lot que supera els 80.000 ¥.
Mesures de manipulació: canvieu immediatament al sensor de seguretat + control manual de temperatura PID; aïllar tots els-lots de risc i realitzar una inspecció completa; substituïu el sensor i torneu a calibrar.
Resultats de millora: després d'introduir un mecanisme de "purga de nitrogen + calibratge automàtic del punt zero-", la taxa d'ocurrència anual de fallades similars va disminuir un 92%.
Cas 2: lots de peces d'automòbil desballestades a causa del coc (una planta d'emmotllament per injecció a Wuhan, temporada de pluges)
Fenomen d'avaria: l'oxidació dels terminals del cablejat va provocar una interrupció del senyal. El controlador ho va interpretar erròniament com a "baixa temperatura", continuant amb un escalfament d'alta-potència, amb la temperatura real que superava el valor establert en 15 graus .
Conseqüències: tres motlles consecutius de productes van mostrar una gran diferència de coc i color, el que va provocar el rebuig del client i pèrdues econòmiques directes de 23.000 yenes; l'element calefactor envelleix prematurament a causa de la sobrecàrrega.
Mesures correctives: es va utilitzar un termòmetre infrarojo per confirmar l'anomalia i la màquina es va apagar immediatament per substituir-la; es van localitzar i aïllar tots els productes del període de la falla.
Cas 3: La taxa de falses alarmes del model d'IA augmenta (Jiangsu Kangfeite, simulació d'entorns d'alta humitat)
Fault Phenomenon: The sensor insulation resistance plummeted from >100MΩ to 30MΩ. Data distortion was used for AI training, resulting in a virtual measurement point prediction deviation >2,0 graus.
Conseqüències: el sistema PHM va informar falsament d'una "puntuació de salut de diversos-punts < 0,2", provocant 12 interrupcions no planificades al mes, la qual cosa va provocar un augment del 18% dels costos de manteniment.
Mesures correctives: desactivació de fonts de dades anormals del sensor i restabliment del model d'IA; realitzant un procés de calibratge complet.
Millores intel·ligents: l'addició d'un mòdul de "filtrat de credibilitat de dades" filtra automàticament les entrades del sensor de baix pes-, reduint la taxa de falses alarmes al 8% del nivell original.
