Fallstudien zu Anwendungen der vorausschauenden Wartung

Werfen Sie einen Blick auf unsere Fallstudien und Erfolgsgeschichten.

Willkommen im Neuron Soundware Case Study Hub, wo Sie unsere Fallstudien und Erfolgsgeschichten entdecken können. Tauchen Sie ein in inspirierende Geschichten, die zeigen, wie unsere KI-gesteuerte Schallanalyse-Technologie die Industrie revolutioniert. Entdecken Sie in unseren Beispielen und Erfolgsgeschichten die Fähigkeit der Schallanalyse zur Transformation und deren bemerkenswerte Wirkung.


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.

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.

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.

Bei einem europäischen Automobilhersteller ist der Einsatz eines Kolben-Helium-Kompressors beim Härten von Getrieberädern für die Produktion unerlässlich. Diese Studie befasst sich mit der Herausforderung, einen unterbrechungsfreien Betrieb des Anlassofens aufrechtzuerhalten, da ein Ausfall der Anlage zu Produktionsverzögerungen und Ausschuss führen könnte. In der Vergangenheit wurden ganze Kompressoren aufgrund von kritischen Zwischenfällen ausgetauscht. Die vorgeschlagene Lösung nutzt IoT-Geräte und nicht-intrusive Sensoren, um akustische Daten zu sammeln und zu analysieren. KI- und maschinelle Lernalgorithmen bewerten die Kompressorgeräusche und erkennen Abweichungen von der Norm sofort als Anomalien. Zu den Vorteilen gehören die frühzeitige Erkennung potenzieller Ausfälle, die Überwachung von Anlagen in Echtzeit, präventive Warnmeldungen, eine optimierte Priorisierung von Inspektionen und eine Senkung der mit Ausfällen und Ausschuss verbundenen Kosten.

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.

Um die Produktionskontinuität zu gewährleisten, suchte ein führender Felgenhersteller nach einer Lösung zur Überwachung kritischer Luftkompressoren mithilfe von IIoT-Geräten und KI-gesteuerter Anomalieerkennung. Durch die Analyse von Schalldaten liefert das End-to-End-System Echtzeitinformationen, die ein frühzeitiges Eingreifen, die Priorisierung von Anlagen und die Senkung von Kosten bei gleichzeitiger Optimierung der Arbeitseffizienz ermöglichen.