Mikrofony a senzory umístěné na konstrukci poskytují provozovateli nejen možnost poslouchat komponenty vzdáleně, ale také nepřetržitě monitorovat celou větrnou turbínu včetně detekce anomálií.
Objevte naše případové studie a úspěšné příběhy
Vítejte v přehledu případových studií společnosti Neuron Soundware, kde si můžete prohlédnout naše případové studie a příběhy. Ponořte se do inspirativních příběhů, které ukazují, jak naše technologie analýzy zvuku řízená umělou inteligencí přináší revoluci v průmyslových odvětvích. V našich případových studiích a příbězích objevte transformace v reálném světě a pozoruhodnou sílu zvukových analýz.
Mnoho těžkých průmyslových výrobců uznává, že společnost Neuron Soundware vyniká ve vývoji algoritmů AI a ML pro optimalizaci průmyslových výrobních zařízení a procesů prostřednictvím analýzy zvuku a dalších fyzikálních parametrů.
Větrná energie se stává stále důležitější součástí celosvětového úsilí o udržitelné a obnovitelné zdroje energie. S rostoucím počtem větrných turbín je nesmírně důležité zajistit jejich efektivní a nepřetržitý provoz. Jedním z klíčových aspektů je zavádění technik prediktivní údržby, které mohou pomoci identifikovat potenciální problémy dříve, než povedou k nákladným odstávkám. Společnost Neuron Soundware (NSW) vyvinula metodu předvídání a prevence mechanických poruch větrných turbín založenou na využití analýzy zvukových emisí a dalších fyzikálních parametrů větrných turbín.
Aby zajistil nepřetržitou výrobu automobilových oken, použil evropský dodavatel automobilů technologii NSW k monitorování kritických zařízení - rotačních šroubových kompresorů se vstřikováním oleje - pomocí zařízení internetu věcí a neinvazivních senzorů. Umělá inteligence a strojové učení vyhodnocovaly akustická data v reálném čase a poskytovaly včasná upozornění na potenciální poruchy, což umožnilo upřednostnit kontroly a snížit náklady. Rozšířenou případovou studii si přečtěte zde.
Řešení Neuron Soundware bylo nasazeno pro detekci závad na pneumatických dveřních komponentech vlaků v důsledku vysokých pokut za rozbité vlakové dveře, což podnítilo zkoumání preventivních opatření. Rozšířenou případovou studii si můžete přečíst zde.
Zákazník požadoval řešení, které by řešilo škodlivý dopad kavitací v čerpacích zařízeních na strojní zařízení a kvalitu výroby. S využitím technologie NSW byly anomální zvukové signály kavitace okamžitě detekovány, což umožnilo rychlé odstranění nepředvídaných poruch. Technologie NSW účinně vyřešila problém, který běžné monitorovací systémy nedokážou řešit.
Efektivní provoz přístavu závisí na stavu mechanických součástí zařízení pro manipulaci s materiálem. Toto řešení využívalo certifikovaná zařízení NSW IoT ke sběru akustických a vibračních dat, která spolu s analýzou AI a strojového učení poskytovala užitečné poznatky, umožňovala vzdálené sledování 24 hodin denně, 7 dní v týdnu, omezovala neplánované prostoje, snižovala náklady na údržbu a zvyšovala životnost, bezpečnost a spolehlivost zařízení.
Společnost Neuron soundware dodala řešení pro sledování opotřebení ložisek turbíny. Nepřetržitý monitoring a platforma nGuard nabízejí větší flexibilitu než standardní řešení na trhu.
V kontextu evropského výrobce automobilů je použití pístového heliového kompresoru při kalení převodovek zásadní pro výrobu. Tato studie se zabývá problémem udržení nepřetržitého provozu v kalicí peci, protože porucha zařízení by mohla vést ke zpoždění výroby a vzniku šrotu. Dříve byly v důsledku kritických událostí vyměňovány celé kompresory. Navrhované řešení využívá zařízení internetu věcí a neinvazivní senzory ke sběru a analýze akustických dat. Algoritmy umělé inteligence a strojového učení vyhodnocují zvuky kompresorů a pohotově detekují odchylky od normy jako anomálie. Přínosy zahrnují včasnou detekci potenciálních poruch, monitorování aktiv v reálném čase, preventivní výstrahy, zefektivnění stanovení priorit kontrol a snížení nákladů spojených s poruchami a zmetkovitostí.
Tento případ popisuje řešení pro přetížené mechanické jednotky eskalátorů, které poskytovalo zprávy o provozuschopnosti v reálném čase a vzdálený přístup. Řešení zahrnuje vytváření zpráv o využití, umožňuje efektivní plánování údržby a poskytuje základní provozní informace. Využijte úspory nákladů díky vzdálenému monitorování, srovnávání efektivity provozu a údržby a přístupu k důležitým údajům o strojích.
Přední výrobce ráfků kol hledal ve snaze o kontinuitu výroby řešení pro monitorování životně důležitých vzduchových kompresorů pomocí zařízení IoT a detekce anomálií řízené umělou inteligencí. Analýzou zvukových dat poskytuje tento komplexní systém poznatky v reálném čase, což umožňuje včasný zásah, stanovení priorit pro aktiva a snížení nákladů při optimalizaci efektivity pracovní síly.