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Entdecken Sie die einzigartigen Vorteile der maschinellen Diagnostik mit KI-basierten Klanganalysealgorithmen
Empfindliche Sensoren erkennen unerwünschtes Maschinenverhalten sofort. Dies ist ein Vorteil in Betrieben, in denen ein entstehender Fehler oder ein mangelhafter Zustand hergestellter Waren große Verluste verursachen kann.
ROI-Kalkulation anfordern Wir statten die Maschine mit Sensoren aus und analysieren und visualisieren die Daten mit IoT-Geräten in einer übersichtlichen Softwareanwendung.
Es gibt Tausende von Geräuschen, die die Maschine macht. Wir helfen Ihnen, die wichtigsten kennen zu lernen. Künstliche Intelligenz verarbeitet die Daten, und Sie lesen im nGuard-Portal nur die wichtigsten Informationen über den Zustand des Geräts und konkrete Handlungsempfehlungen.
1. Geräusche und Daten sammeln
Mit maschinellem Lernen ausgestattete IoT-Geräte
2. Konvertierung in prädiktive Modelle
Ton- und Vibrationssignale 
Vergleich mit der Maschinenkenntnis und dem Sollverhalten der erfassten Geräte 3. Überwachen. Optimieren. Entdecken.
Generierung von Warnmeldungen bei drohendem Ausfall
Vorausschauende Wartung spart Geld für vorbeugende Wartung und Ausfallzeiten
Wir ersetzen allgemeine Maschinenabschaltungen und Inspektionen durch eine kontinuierliche Überwachung des Zustands der Anlagen. Die Produktion läuft kontinuierlich. Darüber hinaus trägt dieser Ansatz dazu bei, die Lebensdauer der Maschine zu verlängern. Regelmäßige Begehungen und Eingriffe durch den Menschen sind nicht erforderlich, wenn die Maschine gut läuft. Das System selbst gibt Ihnen Hinweise, wann und wo Sie die Wartung durchführen müssen.
Wir liefern All-in-One-Lösungen.
Von der Installation bis zum Fernsupport.
1. Einfache Installation innerhalb von 30 Minuten
1. Einfache Installation innerhalb von 30 Minuten
Der Dienst funktioniert sofort nach der Installation. Eine schnelle Kalibrierung der neuronalen Netze auf die zu erfassende Maschine genügt und Sie erhalten erste Informationen über deren Laufzeit und Verhalten.
Die Datenerfassung erfolgt über ein stabiles industrielles IoT-Gerät. Der Transport zum Server ist standardmäßig sicher und erfolgt über LAN/LTE.
ATEX- und CE-Zertifizierung
Gewährleistung des sicheren Betriebs von Geräten auch in gefährlichen Umgebungen.
Edge-Computing auf IoT-Hardware
Ermöglicht eine schnelle Datenverarbeitung direkt am Standort des Geräts.
Sensoren für empfindliche Ultraschall- und Vibrationserkennung
Dank einer ausreichend großen Reichweite können wir auch Geräte überwachen, bei denen die herkömmlichen Methoden nicht.
2. Online-Fernüberwachung
2. Online-Fernüberwachung
Ganz gleich, ob sich Ihre Maschinen am anderen Ende des Werks oder am anderen Ende des Landes oder Kontinents befinden, über das nGuard-Portal oder Ihre eigene App sind Sie immer noch genauso nah an ihnen dran.
Die digitalisierte Maschinenüberwachungslösung ist nicht schichtabhängig und nutzt ein Höchstmaß an Expertenwissen über den Maschinentyp.
nGuard Online-Bewerbung
Zur einfachen Anzeige des aktuellen Status und der historischen Manifestationen des überwachten Geräts.
Fachkundige Fernanalyse des Maschinenverhaltens
Unsere Diagnostiker und das angewandte maschinelle Wissen der künstlichen Intelligenz helfen Ihnen, den Zustand Ihrer Geräte zu bestimmen.
Gesamtübersicht über den Maschinenpark
Sie müssen nicht mehr zu allen Maschinen gehen, um sich einen Überblick über den Gesamtstatus aller Maschinen in der Produktion zu verschaffen.
3. Intelligente Fehlermeldungen
3. Intelligente Fehlermeldungen
Bei der Fernüberwachung müssen Sie nicht alle Geräusche der Maschine sehen. Oder alle abweichenden Bedingungen. Sie benötigen nur diejenigen, die für den Betrieb der Maschine relevant sind. Wir werden Sie darauf aufmerksam machen (SMS, E-Mail) und eine Interpretation dazu liefern.
Maschinelles Lernen und KI
Auf der Grundlage von Kenntnissen über das allgemeine Verhalten eines Maschinentyps und die Verhaltensgeschichte einer bestimmten Maschine werten KI-basierte Algorithmen Daten aus und interpretieren sie.
Angewandte Maschinenkenntnisse
Wir nehmen das Beste der traditionellen Diagnosemethoden und bauen darauf auf.
Einbindung von Experten in die Diagnostik
Nicht überall verfügt KI über das nötige Fachwissen. Wo wir die Daten nicht automatisch auswerten können, ziehen wir Experten hinzu.
Wo KI nicht über das notwendige Fachwissen verfügt, engagieren wir zertifizierte Diagnostiker.
4. Optimierung der Instandhaltung
4. Optimierung der Instandhaltung
Wir empfehlen dem Wartungsspezialisten einen spezifischen Serviceeinsatz. Die Wartung wird zu einem für die Wartung optimalen Zeitpunkt durchgeführt. Dadurch werden lange präventive oder ungeplante Ausfallzeiten vermieden.
Automatische Warnmeldungen
für bestimmtes Maschinenverhalten
Priorisierung und Terminierung
entsprechend dem aktuellen Maschinenstatus
Einsparungen bei den Betriebskosten
durch Umgehung vermeidbarer und ungeplanter Ausfallzeiten
5. Digitale Transformation der Instandhaltung
5. Digitale Transformation der Instandhaltung
Je länger Sie die automatische Überwachung des Maschinenzustands nutzen, desto mehr Zustände kennt Ihre KI und desto besser und genauer kann sie Informationen und Empfehlungen für die Wartungsplanung übermitteln.
Künstliche Intelligenz sorgt für eine kontinuierliche Verbesserung der Dienstleistungen. Die geplanten Produktionsziele werden unter Mitwirkung führender KI-Spezialisten und Projektmanager erreicht.
Frühzeitige Behebung von drohenden Ausfällen
Planung notwendiger (nicht präventiver) Serviceeinsätze
Erhöhung der Sicherheit und Kontinuität der Produktion
Wie funktioniert unsere Lösung in der Praxis?
Wir arbeiten mit Kunden in der ganzen Welt
Man kann die Produktion nicht effizient planen, ohne unangenehme Ereignisse im Betrieb vorherzusehen.
“Die frühzeitige Diagnose von unerwünschten Phänomenen im Betrieb ist heute eine der unabdingbaren Voraussetzungen für eine effektive Produktionsplanung und -steuerung moderner Energieunternehmen. Wir erwarten, dass der Einsatz dieser Technologie zu einem zuverlässigen Betrieb unserer Produktionskapazitäten beitragen wird.“
Stellvertretender Vorsitzender des Verwaltungsrats von CEZ und Direktor der Abteilung Neue Energie und Vertrieb
Tomáš Pleskač
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