Převaha prediktivní údržby založené na akustických emisích

Mnoho významných průmyslových výrobců uznává, že společnost Neuron Soundware skutečně vyniká ve vývoji AI a ML algoritmů pro optimalizaci průmyslových výrobních zařízení a procesů prostřednictvím analýzy zvuku a dalších fyzikálních parametrů.

Akustický monitoring je typ technologie prediktivní údržby, která využívá ultrazvukové a akustické zobrazování k detekci zvukových vln na frekvencích, které nejsou pro člověka slyšitelné. Mezi výhody akustického monitorování patří včasná detekce potenciálních poruch, znalost stavu zařízení v reálném čase a možnost maximalizovaní jeho životnosti. Akustické monitorování je neinvazivní, všestranné, nákladově efektivní a lze jej nasadit na celou škálu strojů a systémů. Je využitelné v různých průmyslových odvětvích a oblastech, například ve výrobě, energetice, dopravě a zdravotnictví. Použití senzorů a ručních ultrazvukových přístrojů ve spojení se softwarem může být důležitou součástí programu prediktivní údržby. Celkové přínosy monitorování stavu zahrnují prodloužení doby provozuschopnosti, zkrácení prostojů, snížení nákladů na údržbu, prodloužení životnosti výrobních prostředků a snadnější stanovení priorit a plánování pracovních úkolů.

Pavel Trojánek, výkonný ředitel pro marketing a prodej společnosti Neuron Soundware, popsal přednosti této metody: "I když se vibrační diagnostika stále používá, akustická analýza si získala oblibu u techniků pro svou vynikající schopnost předvídat hrozící poruchy a schopnost zachytit a interpretovat ultrazvukové signály, což může vést k optimalizaci výkonu zařízení a prevenci nákladných poruch. Navíc bylo zjištěno, že při předpovídání poruch zařízení dosahuje lepších výsledků než vibrodiagnostika. Analýza založená na akustickém monitorování se pro účely prediktivní údržby jeví jako přesnější, a to jednak díky své schopnosti odhalit určité poruchy dříve a také díky své ekonomičnosti. Systémy akustického monitorování mohou napodobit sluchové schopnosti zkušených pracovníků a diagnostikovat poruchy podle zvuku, což z nich činí cenný nástroj pro zlepšení strategií údržby."

Snad se konečně podaří ukončit debatu o tom, zda je prediktivní údržba založená na umělé inteligenci a strojovém učení využívající akustické emise strojů přesnější než prediktivní údržba využívající tradiční vibrační analýzu.