工廠和生產基地需要防止機器和設備出現異常情況，以最大限度地減少停機時間。生產力可以通過預測問題和率先進行維護來提高，而不是在發生故障后才做出反應。為了促進此類預測性維護，TDK開發了i3微模塊——世界上首款具有嵌入式邊緣人工智能的超緊湊型傳感器模塊。

通常，生產基地應滿負荷運轉其機械和設備。因為滿負荷運轉可以保持較高的生產力——事實上，許多工廠實行全年全天候運轉。如今，人們對預測性維護這一概念產生了極大興趣，可將其作為一種減少機械和設備停機時間的手段。預測性維護是指利用傳感器實時監控工廠機械設備，在異常和故障發生前進行預測，并率先采取行動。

相對于在發生故障或異常情況后采取行動的傳統反應性維護，預測性維護可以降低故障風險，最大限度地減少生產停機時間，并延長設備壽命。這是正在進行的全球智能工廠運動中的一個重要主題*1，并有望在各種生產環境中采用。

在預測性維護中，使用傳感器實時監控設備和機械狀況稱為狀態監控，它被視為一項特別關鍵的技術。然而，若要試圖實現這一目標，將面臨兩個主要挑戰。首先，在工廠中，各種傳感器和分析工具通常是以不同的系統提供，這讓數據的收集和處理變得復雜，從而難以利用分析結果。其次，由于布線和其他物理限制，通常無法在用戶所需位置實現傳感，難以實現最佳狀態監控。

主要可以通過使用各種傳感器監控工廠和工業機器人內部的電機運動，來預測機械和設備的異常和故障。

TDK開發的i3微模塊是世界上首款內置邊緣人工智能的傳感器模塊*2，可克服上述兩個挑戰。

i3微模塊將各種傳感器（振動、溫度、聲音、壓力等）、邊緣人工智能和網狀網絡*3的功能集成到一個單元中，從而促進數據聚合、集成和處理，這在過去很難實現。由于i3微模塊是一款超緊湊、電池供電的無線傳感器模塊，用戶可以在任何所需位置實現傳感，而不受布線等物理限制。這極大地促進了對機械和設備異常的預測，實現了理想的狀態監控。

并且也為生產車間帶來了許多好處，例如通過可視化設備信息進行監控而不是依賴人力，了解機械和設備的運行狀況以幫助延長其使用壽命，以及通過預防意外故障來最大限度地降低生產停機時間——從而有助于建立理想的預測性維護系統。

通過將這種緊湊型模塊連接到設備上，各種傳感器可以實時監控振動、溫度和聲音等狀況。可以及時發現各種異常和故障。

傳感器檢測到的數據由i3微模塊的嵌入式邊緣人工智能進行處理。不需要在云中聚合和分析數據，從而最大限度地減少網絡流量。模塊通過無線網狀網絡相互連接，只需安裝模塊即可在模塊之間自動形成連接。

i3微模塊等由電池供電的模塊產品需要先進的技術來實現傳感器和無線通信的小型化和集成化，并以節能的方式優化控制模塊內的一切。通過應用TDK在電子元件和電池這兩大核心產品領域累積的豐富經驗所培養的技術，TDK得以實現這些元件的小型化、集成化以及節能控制。TDK還長期致力于將邊緣人工智能作為一種基于其傳感器產品的應用技術進行研發，已成功開發出世界上首款具有嵌入式邊緣人工智能功能的傳感器模塊。

TDK公司下一代產品與解決方案Grp.的遠藤和之談到了i3微模塊的未來。“我們將繼續融合新的傳感技術和固態電池等電源技術，同時擴大應用范圍，并將它們集成到更小的封裝中，以便嵌入各種設備中。我們還計劃進一步完善嵌入式邊緣人工智能，使其能夠不斷學習安裝點的情況并做出自主決策，使模塊能夠支持集成前沿所需的高級決策類型。”

TDK還設想向客戶提供i3微模塊，作為整合云集成的解決方案。我們也將通過先進的軟硬件開發和集成，繼續幫助實現下一代智能工廠。

TDK將在擴大應用范圍的同時，繼續融入新的傳感技術和電源技術，如能量收集和固態電池，并將其集成到更小的封裝中，以便將模塊嵌入各種設備中。

術語解說1. 智能工廠：一項針對制造業前沿的舉措，通過利用物聯網、人工智能和機器人等數字技術，促進實時大數據的收集和利用，以及生產線的自動化和自主運行。

2. 邊緣人工智能：將人工智能構建到物聯網設備和傳感器等邊緣設備中的技術，允許邊緣設備進行學習和推斷。根據通過邊緣收集的數據在邊緣設備內執行推理和決策。

3. 網狀網絡：一種通信網絡，其中彼此平等的多個中繼設備形成網狀傳輸路徑并通過它們來回傳遞數據。