Pražské metro přepraví denně milion cestujících a eskalátory jsou pro něj nezbytné. Mechanické součásti eskalátorů jsou tedy neustále používány a opotřebovávány. Provozovatel musí vědět, kdy je nutná údržba a výměna poškozené součásti, aby se předešlo jejich selhání. Neuron soundware má pro takový problém řešení prediktivní údržby.
Společnost Neuron Soundware zjistila hrozící závadu na pístovém heliovém kompresoru pro kalení převodovek v automobilovém průmyslu.
V březnu 2021 naše umělá inteligence zjistila hrozící kritickou závadu na pístovém kompresoru, která později vyústila v odstávku stroje. Včasné odhalení této závady představuje konkrétní výsledek a důkaz, jak mohou algoritmy strojového učení pomoci při prediktivní údržbě.
Řešení NSW řízené umělou inteligencí pomáhá předcházet neplánovaným odstávkám a snižovat náklady na opravy kogeneračních jednotek (KVET).
Řešení Neuron Soundware pro monitorování stavu strojů úspěšně odhalilo závady na vzduchových kompresorech, které by bylo obtížné odhalit jinými diagnostickými metodami. To zachránilo výrobu automobilových disků pro výrobce automobilových kol s roční produkcí 50 milionů kusů.
Dopravní podnik hl. m. Prahy i Wiener Linien přistupují k novým trendům v oblasti prediktivní údržby progresivně, což odráží rostoucí očekávání cestujících, ale i požadavky na efektivitu, řízení lidských zdrojů, dlouhodobé investice a digitalizaci zařízení a procesů.
Diagnostik obdrží upozornění na anomálii čerpadla. Před zastavením čerpadla zkontroluje možnou příčinu poruchy v diagnostickém nástroji nGuard. Pomocí dálkové analýzy zjistí, že závada není přímo na čerpadle, ale v potrubí před čerpadlem. Na základě toho rozhodne o odstavení čerpadla mimo hlavní provozní hodiny a o kontrole potrubí.
© 2023 NSW Všechna práva vyhrazena.
