Hibaanalízis mesterséges intelligenciával
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.
Kapcsolódó cikkek
- Mindent kézben tartunk
- Ruhaápolási megoldások mesterséges intelligenciával
- Újabb megoldás segíti az áramhálózat digitalizációját
- Magyarországon nyílt a világ első pénztármentes kávézója
- Átadták Magyarország első mesterséges intelligencia ipari tanszékét
- A Siemens Mobility akkumulátoros vonatokat szállít Dániába
- A valóságmanipulációs eljárás laikus szemmel szinte felismerhetetlen
- A Bosch eurómilliárdokat fordít a klímasemleges technológiákra
- Az ESET új megközelítéssel és kiemelkedő véleményvezérekkel mutatja be, hogyan látja a technológia fejlődésének jövőjét
- Növénytermesztés a víz alatt
Megoldás ROVAT TOVÁBBI HÍREI
Siemens Xcelerator: az Eplan és a Siemens zökkenőmentes adatátvitelt tesz lehetővé a gépgyártásban
A Siemens és az Eplan hatékonyabbá teszi a tervezési és gyártási folyamatokat a gépeket és gyártósorokat építő ügyfeleik számára.
A Z-generáció tudja milyen munkahelyet szeretne
Az önérvényesítés, a munkahelyi környezet, az anyagiak, a társas kapcsolatok, valamint a kreativitás, illetve a szellemi ösztönzők azok a legfőbb munkaértékek, amelyek a STEM pályára lépő Z-generációs fiatalok számára meghatározóak a leendő munkahelyük kiválasztásában és az ottani megmaradásukban – derül ki a Becsei Lilla pályaorientációs szakember friss, országos, reprezentatív kutatásából, amit az Együtt a Jövő Mérnökei Szövetséggel együttműködésben készített el a 12. osztályos magyar tanulók körében.