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Schlagwort: Predictive Maintenance

AI IoT
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"Maschinenflüsterer" Neuron Soundware präsentiert drei Weltneuheiten auf der Hannover Messe

Pünktlich zur Hannover Messe melden sich die "Maschinenflüsterer" von Neuron Soundware mit drei neuen Produkten zurück, die sie auf der weltweit wichtigsten Industriemesse vorstellen werden. Nachdem Neuron Soundware im vergangenen Jahr erstmals ein eigenes KI-basiertes Geräuscherkennungssystem für die Maschinenwartung und -problematik vorstellte, werden in diesem Jahr die zweite Gerätegeneration sowie zwei neue Produkte vorgestellt.

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smart city
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Beschleunigung der urbanen Mobilität durch IoT

Seit Beginn der Pandemie konzentrieren sich alle weltweiten Bemühungen auf die Bewältigung der Folgen des Virus. Dadurch wurden viele Initiativen im Bereich der intelligenten Städte auf Eis gelegt, z. B. die Bereitstellung von Breitbandanschlüssen und Live-Informationen über das öffentliche Verkehrssystem.

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nBox IoT device
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Interview für EasyEngineering.eu

Das tschechische Start-up-Unternehmen Neuron Soundware entwickelt eine Technologie für die automatische, vorausschauende Wartung von Industriemaschinen. Mithilfe der Schall-/Vibrationsanalyse der Maschinen ermöglicht die Technologie die Erkennung drohender Ausfälle, die kostspielige Reparaturen und Produktionsausfälle bedeuten würden.

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industry machinery
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Interview mit Pavel Konečný für Beststartups.eu

Das tschechische Start-up-Unternehmen Neuron Soundware entwickelt eine Technologie für die automatische, vorausschauende Wartung von Industriemaschinen. Mithilfe der Schall-/Vibrationsanalyse der Maschinen kann die Technologie drohende Ausfälle erkennen, die kostspielige Reparaturen und Produktionsausfälle bedeuten würden.

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Beispiele

Fehlererkennung bei Schraubenkompressoren

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.

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