萨尔大学的一支研究小组为工业装配、搬运和包装程序开发了一套预警系统，以监督机床的整个运作状态，提出诊断分析，并提示操作员及时更换零件。

智能感应器不断从工厂内部的机器中广泛收集各类测量数据，并将获得的信号特征与正常运作条件下的特征进行对比。当系统探测到不同的特征，则表明存在潜在的故障，系统将立即通知操作员该采取的补救措施。这有助于工程师高效计划保养方案，避免突发故障和意外生产损失。

智能感应器不断从工厂内部的机器中广泛收集各类测量数据，并将获得的信号特征与正常运作条件下的特征进行对比。当系统探测到不同的特征，则表明存在潜在的故障，系统将立即通知操作员该采取的补救措施。这有助于工程师高效计划保养方案，避免突发故障和意外生产损失。

生产线上的机器人能以高精度不倦地工作，除非出现零件损坏。例如，如果使车身精准定位的线性驱动器受损，机械手臂将无法使车门放置在正常应处的位置，从而导致车门安装位置不准。再比如，由材料疲劳导致机械零件突然损坏，引起生产线全部瘫痪。由德国萨尔大学及机电一体化和自动化技术中心的感应系统专家Andreas Schütze带领的这支工程师队伍，与一组学术界和工业领域的合作伙伴密切合作，阻止此类情形发生。

Andreas Schütze教授

他们研发的系统使机床不断有效地进行自我体检。与人的体检类似，给人体安装活动追踪器，如不断运作的数字ECG和血压监测器，从而使身体状态可以随时接受分析。“我们的系统使连续监测工厂机床的当前状态成为可能，并就潜在损坏可能性发布预警。为实现这一功能，我们将感应器安装在机床内部，各感应器之间以及与当前加工程序中的感应器相互作用。这使得细微的变化都能被记录下来，” Andreas Schütze解释道。研究员们充分利用了这些现象，如技术设备开始发出奇怪的噪音，或者在发生故障前出现振动和过热的状况。其窍门是机床在正常运作下的振动和发出声音的特点，与其内部发生变化后的不同，这些细微的不同是普通感应器所检测不到的。