Fallstudien im Bereich FuE

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.


In dieser Anwendung geht Neuron Soundware auf die Herausforderungen der industriellen Produktion ein und nutzt die mobile Kommunikation (4G und 5G), um die Leistung der Anlagen zu verbessern. Durch die Erfassung und Verarbeitung akustischer Daten von laufenden Robotern identifiziert ihre KI-Technologie ungewöhnliche Bewegungen des Roboterarms. Diese Lösung sorgt für eine robuste, kosteneffiziente Produktion, indem sie Schäden und Anomalien verhindert, die die Integrität des Produktionsprozesses gefährden könnten, und bietet zahlreiche weitere Vorteile.

Die NSW-Lösung für KI und maschinelles Lernen wird eingesetzt, um den Ausfall von Komponenten in speziellen Schleifmaschinen zu verhindern. Sie überwacht den Prozess, um Schäden zu vermeiden und die korrekte Viskosität des Materials in der Anlage aufrechtzuerhalten. Zu den Vorteilen gehören niedrigere Wartungskosten, weniger ungeplante Stillstände, geringere Produktionskosten, höhere Produktivität und weniger Materialverschwendung.

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.