Rollendes Material
Erkennung von Zugtürstörungen (UK)
PROBLEM

Unerwartete Störungen an den pneumatischen Türkomponenten des Zuges

Neuron Soundware entwickelte eine Lösung zur automatischen Erkennung von Fehlern an den Türen. Dazu gehörten 12 Sensoren und das IoT-Gerät nEdge innerhalb der nGuard-Lösung. Das Wartungsteam des Kunden sammelte eine Reihe von defekten Teilen ein, um sie gegen gute auszutauschen und zu prüfen, ob Neuron den Fehler identifizieren kann. Nach anfänglichen 150 Runden von Öffnungs-/Schließungsläufen zur Sammlung von Nenngeräuschen wurde ein KI-Modell eingesetzt. Insgesamt wurden 16 Simulationen durchgeführt, 12 mit positiver Erkennung, 4, die durch die Geräuschanalyse nicht erkannt werden konnten. Während der Tests wurden 10 Komponenten ausgetauscht, von denen 8 als defekt erkannt wurden, wobei nur 2 Brüche keine Veränderung des Geräuschs verursachten.

LÖSUNG

AI Automatisierte Identifizierung eines Fehlers

Es wurden 12 Sensoren verwendet, das IoT-Gerät nEdge innerhalb der nGuard-Lösung. Das Wartungsteam des Kunden sammelte eine Reihe defekter Teile, um sie gegen gute auszutauschen und zu prüfen, ob Neuron den Fehler identifizieren kann. Nach anfänglichen 150 Runden von Öffnungs-/Schließungsläufen zur Sammlung von Nenngeräuschen wurde ein KI-Modell eingesetzt. Insgesamt wurden 16 Simulationen durchgeführt, 12 mit positiver Erkennung, 4, die durch die Geräuschanalyse nicht erkannt werden konnten. Während der Tests wurden 10 Komponenten ausgetauscht, von denen 8 als defekt erkannt wurden, 2 Brüche verursachten keine Veränderung des Geräuschs.

Vorteile

Verhinderung von Ausfällen und Sanktionen

  • Verhinderung von Ausfällen und Sanktionen
  • Ersparnis bei Ersatzteilen
  • Einsparungen bei den Wartungskosten und Optimierung der Wartungspläne
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