In dieser Fallstudie befasst sich die KI- und Machine Learning-Lösung von NSW mit dem Verschleiß von CNC-Werkzeugmaschinen. Durch den Einsatz von Deep Learning und Regression bietet die Lösung Echtzeit-Warnungen bei Abweichungen der Werkzeugqualität, verbessert die Effizienz, senkt die Kosten und steigert die Produktivität. Erleben Sie eine gesteigerte Rentabilität durch null Ausschuss, weniger Abfall und optimierte Abläufe.

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.

Eine mit IoT-Sensoren ausgestattete nGuard-Lösung überwacht sowohl den Gasmotor selbst als auch den Generator. Es werden Warnungen an die Anlagenbetreiber gesendet, um den Motor entweder abzuschalten oder eine Wartung zu planen - basierend auf den Vorschlägen unserer Diagnostiker.

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.

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.

Die NSW-Lösung begegnet der Herausforderung, die Luftzufuhr bei schwankendem Produktionsbedarf konstant zu halten, mit KI-gesteuerten Überwachungs- und Anpassungsfunktionen. Durch die Analyse von Echtzeitdaten stellt sie eine optimale Luftzufuhr sicher, gibt Frühwarnungen aus und priorisiert Inspektionen, um Unterbrechungen effektiv zu verhindern und die Betriebskosten zu senken.

In einem Projekt mit NeuronSW werden IoT-Sensoren eingesetzt, um akustische Emissionen von Lagern, mechanischen Dichtungen und Reaktorgehäusen zu überwachen. NeuronSW übernimmt die Installation der Hardware, die Datenerfassung, das Training der ML-Algorithmen und die Bereitstellung der Dienste. Ziel des Projekts ist es, die Überwachung von Reaktorrührwerken zu verbessern und dabei von der Expertise von NeuronSW in den Bereichen Akustik, Software- und Hardwareentwicklung zu profitieren.

Die NSW-Lösung ist auf die Herausforderungen der additiven Fertigung ausgerichtet und bietet eine Echtzeit-Überwachung von 3D-Druckern anhand von akustischen Signaturen, Bildern und physikalischen Daten. Diese Innovation ermöglicht die Erkennung von Materialfehlern während des Druckvorgangs, wodurch Materialverschwendung reduziert, die Qualität verbessert und die Effizienz gesteigert wird. Zu den Vorteilen zählen Materialeinsparungen, weniger Nachprüfungen, höhere Produktivität und Rentabilität sowie ein besserer Ruf des Lieferanten.