- Petra Vecajova
- 1. September 2023
- 10:22 Uhr
Vorausschauende Wartung mit Neuron Soundware schützt die Getriebeproduktion
Unser Ziel bei der Zusammenarbeit mit diesem anerkannten europäischen Automobilhersteller war es, die Getriebeherstellung im Plan zu halten und ungeplante Ausfälle des Heliumkompressors, einer kritischen Komponente der Produktionslinie, zu vermeiden.
Ein Heliumkompressor, der bei der Herstellung von Getrieben eingesetzt wird, hat mehrere Betriebsarten. Unsere Lösung zur Erkennung von akustischen Anomalien lernt alle Standard-Akustikmodi dieser Maschinen, so dass sie ein abweichendes Geräusch des Kompressors erkennen und in Echtzeit eine Warnung vor einem möglicherweise bevorstehenden Zwischenfall senden kann. Jede erkannte Anomalie löst eine automatische Warnung für einen Wartungsspezialisten aus, der die Anlage inspizieren und eine drohende Störung abwenden kann.
Mehr als 50% der Produktionsleiter suchen nach Lösungen, um diese kostspieligen Produktionsausfälle zu vermeiden.
Produktionsunterbrechungen verursachen oft erhebliche Verluste. Deshalb suchen mehr als 50% der Produktionsleiter nach Lösungen, um diese kostspieligen Produktionsausfälle zu vermeiden. Durch die Kombination von IoT-Technologie mit KI erhalten wir eine revolutionäre Lösung, die die Maschinenwartung digitalisiert und in die Zukunft, in die Industrie 4.0, führt.
"Unsere Hardware ist auf einem Niveau, das fortschrittliche maschinelle Lernmethoden und die von neuronalen Netzen verarbeiteten Datenmengen für die Überwachung von Dutzenden von Maschinen rund um die Uhr an sieben Tagen in der Woche bewältigen kann. Diese Art der Wartung stellt die Zukunft der Fertigungsprozesse und wir freuen uns, dass wir Geräte rund um den Globus unterstützen können". kommentiert Pavel Konečný, CEO von Neuron Soundware.
"Unser Ziel bei diesem Projekt ist es, jede Abweichung vom Standardgeräusch der Kompressoren zu erfassen. Wir haben sechs hochempfindliche und langlebige Sensoren an verschiedenen Teilen der Kompressoren angebracht und sie mit unserem industriellen IoT-Gerät, der nBox, verbunden. Diese "Box" verarbeitet die Daten von den Sensoren mithilfe von Edge Computing. Nach der Verarbeitung der Daten senden und speichern wir die wichtigsten akustischen Ergebnisse an die Cloud zur weiteren Analyse durch KI, die auch aus den Daten lernt und die Ergebnisse verbessert, so dass der Kunde von drohenden Problemen in einer bestimmten Maschine erfährt, bevor sie auftreten. fügt Pavel Konečný hinzu.
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