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Fehlererkennung bei Schraubenkompressoren

Um eine unterbrechungsfreie Produktion von Autofenstern zu gewährleisten, setzte ein europäischer Automobilzulieferer NSW-Technologie ein, um kritische Anlagen - öleingespritzte Schraubenkompressoren - mithilfe von IoT-Geräten und nicht-intrusiven Sensoren zu überwachen. KI und maschinelles Lernen werteten akustische Daten in Echtzeit aus, um frühzeitig vor potenziellen Ausfällen zu warnen und so priorisierte Inspektionen und Kostensenkungen zu ermöglichen. Lesen Sie die erweiterte Fallstudie hier.

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Pumpen, Motoren, Ventile

Der Kunde benötigte eine Lösung, um die schädlichen Auswirkungen von Kavitation in Pumpenanlagen auf die Maschinen- und Fertigungsqualität zu beheben. Mit Hilfe der NSW-Technologie wurden anomale Kavitationsgeräusche sofort erkannt, so dass unvorhergesehene Ausfälle schnell behoben werden konnten. Die NSW-Technologie löste effektiv ein Problem, das herkömmliche Überwachungssysteme nicht lösen können.

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Case Studies & Success Stories
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Schleif- und Fräsmaschinen

Ein Kunde stand vor der Herausforderung, während der 18-stündigen Mahlzyklen konsistente Granulatspezifikationen zu erreichen, was zu Qualitätsproblemen und Ausschuss führte. Die NSW-Lösung für KI und maschinelles Lernen wurde implementiert, um den Mahlprozess zu überwachen, die Partikelgröße zu optimieren und die Produktionszeit um 2 Stunden pro Charge zu reduzieren. Dies führte zu einer Effizienzsteigerung von 11%, reduziertem Ausschuss und erhöhter Glaubwürdigkeit des Lieferanten.

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Motoren, Riemenscheiben, Zahnräder, Förderbänder, Stahlseile, Bremsen

Ein effizienter Hafenbetrieb hängt vom Zustand der mechanischen Komponenten der Materialumschlaggeräte ab. Bei dieser Lösung wurden zertifizierte NSW IoT-Geräte eingesetzt, um akustische und Vibrationsdaten zu sammeln, die zusammen mit KI- und Machine-Learning-Analysen verwertbare Erkenntnisse liefern, die eine Fernüberwachung rund um die Uhr ermöglichen, ungeplante Ausfallzeiten eindämmen, Wartungskosten senken und die Lebensdauer, Sicherheit und Zuverlässigkeit der Ausrüstung verbessern.

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Zahnräder, Motoren, Ketten, Riemenscheiben, Zugstangen, Lager, Kammplatten

Dieser Fall beschreibt eine Lösung für überlastete mechanische Rolltreppen, die Betriebszeitberichte in Echtzeit und Fernzugriff ermöglicht. Die Lösung umfasst die Erstellung von Auslastungsberichten, ermöglicht eine effiziente Wartungsplanung und bietet wichtige betriebliche Einblicke. Profitieren Sie von Kosteneinsparungen durch Fernüberwachung, Benchmarking der Betriebs- und Wartungseffektivität und Zugang zu wichtigen Maschinendaten.

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Our Case Studies & Success Stories
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Rollendes Material

Eine Neuron Soundware-Lösung wurde zur Erkennung von Fehlern in pneumatischen Türkomponenten von Zügen eingesetzt, da hohe Strafen für defekte Zugtüren die Suche nach Präventivmaßnahmen erforderlich machten. Lesen Sie die erweiterte Fallstudie hier.

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wire drawing machine
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Zieh- und Spritzgußmaschinen

Beim Hochgeschwindigkeitsziehen von kupferbeschichtetem Material besteht die Gefahr, dass eine kritische Matrize beschädigt wird, was zu kostspieligen Produktionsausfällen führt. Die innovative Lösung von NSW gewährleistet eine Echtzeit-Überwachung, verhindert Abweichungen und steigert die Effizienz.

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Additive Fertigung und Schweißmaschinen

Die NSW-Lösung ist auf die Herausforderungen der additiven Fertigung ausgerichtet und bietet eine Echtzeitüberwachung von 3D-Druckern anhand von akustischen Signaturen, Bildern und physischen Daten.

Diese Innovation erkennt Materialfehler während des Druckvorgangs, wodurch die Verschwendung verringert, die Qualität verbessert und die Effizienz gesteigert wird.

Zu den Vorteilen gehören Materialeinsparungen, weniger Nachprüfungen, höhere Produktivität und Rentabilität sowie ein besseres Ansehen des Lieferanten.

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Geräte in explosionsgefährdeten Umgebungen

In Zusammenarbeit mit NeuronSW wird das Internet der Dinge (IoT) genutzt, um akustische Emissionen von Lagern, mechanischen Dichtungen und Reaktorgehäusen zu verfolgen.

NeuronSW verwaltet die Installation der Hardware, die Datenerfassung, das Training der ML-Algorithmen und die Bereitstellung der Dienste.

Das Projekt zielt darauf ab, die Überwachung von Reaktorrührwerken zu verbessern, wobei das Fachwissen von NeuronSW in den Bereichen Akustik, Software- und Hardwareentwicklung genutzt wird.

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