Hibaanalízis mesterséges intelligenciával

forrás: Prím Online, 2022. május 22. 16:18

Evidenciának tűnik, hogy kifizetődőbb elvégezni a megelőző karbantartásokat, mint megvárni, amíg beüt a baj és le kell állítani az egész gyártósort. De honnan tudjuk, hogy pontosan hol és milyen karbantartásra van szükség? A választ a mesterséges intelligencia adhatja meg. A karbantartási és szerviztevékenységek valódi igényeknek megfelelő ütemezését célzó Siemens Predictive Service Analyzer megoldással akár 30 százalékkal is növelhető egy gyártóüzem rendelkezésre állása.

 

Előre kell gondolkodni

A tervezett karbantartás egyre kevésbé képes megfelelően kiszolgálni a termelőüzemeket, ahol a váratlan leállások és a nem tervezett karbantartási események komoly bevételkieséshez vezetnek. A modern gyártásban az azonnali beavatkozásra való képesség, vagy a meghibásodás előrejelzése kulcsfontosságú tényezők a tempó megtartásához. A Predictive Service Analyzer olyan megoldást kínál, amivel a felhasználók már a hajtásrendszerek meghibásodása előtt, a kialakulás korai szakaszában értesülnek a várható hibaeseményekről. Ezáltal megfelelően fel tudnak készülni, és a nem tervezett leállások helyett a karbantartást a gép igényeire szabva iktathatják be a termelésbe.

 

A mesterséges intelligencia alapú Predictive Service Analyzer integrált felhasználói felületet kínál, amelynek használatához nem szükséges MI-ismeretekkel rendelkezni. A kijelzőn egyértelműen láthatók a rendellenességekre utaló információk.

 

Olvas a paraméterek között

A Siemens Predictive Service Analyzer egy mesterséges intelligencia alapú prediktív karbantartási rendszer, amely felismeri a meghibásodásokra utaló korai figyelmeztető jeleket. Ilyenek lehetnek a motorok és hajtások mechanikai sérülései, a csapágyak károsodása, a kiegyensúlyozatlanság vagy a frekvenciaváltók működésének zavarai. 

 

A megoldás előnyeit a folyamatosan mozgó gépek felügyeletében használhatják ki a legjobban. Szivattyúk, ventilátorok, kompresszorok és motorok esetén a megfelelő paraméteradatok alapján a mesterséges intelligencia közel valós időben végzi el az elemzéseket és hívja fel a figyelmet a lehetséges meghibásodásra. Mivel maga a rendszer egyszerre használja ki a felhő és a peremhálózat előnyeit, az általa generált adatforgalom mennyisége optimalizálható – ezzel az alkalmazás felépítésének és működtetésének költségei egyaránt leszoríthatók.

 

Feladatra szabott megoldás

A mesterséges intelligencia rugalmasságának köszönhetően számos alkalmazásban kihasználhatók a Predictive Service Analyzer előnyei. A karbantartási szükségletek átláthatóvá válnak, így a pótalkatrészek rendelkezésre állása is kiszámíthatóvá tehető. A kritikus alkatrészeket és gépegységeket kockázati elemzésnek vethetjük alá, ami további fejlesztések előtt nyit lehetőséget.

 

De nemcsak abból profitálhatnak a vállalatok, hogy jobban megismerik a termelőrendszer karbantartási igényeit: a moduláris szolgáltatáscsomag bővítési lehetőségeket is tartogat, amivel a gyűjtött paraméterek elemzése, kiértékelése és akár a beavatkozások is az adott termelési feladatra szabhatók.

 

A megoldást a közelgő hannoveri vásáron, az ipar nemzetközi seregszemléjén mutatja be a Siemens.

Megoldás ROVAT TOVÁBBI HÍREI

Bionika, robotika és intézményi spinoff fejlesztések az idei Innovációs Napon

Hatodik alkalommal rendezi meg a kutatókat és ipari partnereket összekötő eseményét, az Innovációs Napot a Műegyetem - FIEK (Felsőoktatási Innovációmenedzsment és Együttműködési Központ) június 8-án. Az idei év központi témája az egyetem innovációs sokszínűsége lesz. Dróntechnológiai, bionikai és robotikai fejlesztések is bemutatkoznak a programban. Az Innovációs Napon debütál az egyetem új spinoffokat és startupokat támogató programja a BME U[S]³.

2023. június 4. 10:22

Kövess minket a Facebookon!

Cikkgyűjtő

További fontos híreink

Hogyan lopják el adatainkat a hackerek és mire figyeljünk jelszókezelő vásárlásakor?

2023. május 31. 15:40

Itt a legnagyobb webáruházak rangsora

2023. május 23. 20:10

Új fizetési kapu magyar e-kereskedőknek

2023. május 18. 12:49

Nem törődünk eléggé online adataink védelmével

2023. május 8. 15:39