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
Franciaországban már a mesterséges intelligencia deríti fel a villanyóraleolvasási hibákat
Az ENEDIS, Franciaország villamosenergia-hálózati elosztója az SAP Signavio Process Mining és az SAP Business AI megoldásait választotta annak érdekében, hogy automatizálja a mérőleolvasások során észlelt anomáliák megoldását, és megbízható számlázást garantáljon mintegy 600 000 üzleti ügyfelének.
A Vezetők között a Schneider Electric az e-autók töltését menedzselő megoldások piacán
A Vezető megoldásszállítók közé sorolta az IDC kutatócég „MarketScape: Worldwide Electric Vehicle Charging Management Solutions 2024 Vendor Assessment” elemzése a Schneider Electricet az elektromos járművek töltését menedzselő rendszerek piacán. A vállalat megoldásai átfogó töltőinfrastruktúra-kezelést biztosítanak a skálázhatóságra, a megbízhatóságra, a biztonságra és a felhasználói élményre összpontosítva.
Rébuszok helyett kézzelfogható megoldások a NIS2 fejtörőhöz
Nagy érdeklődés övezte a Gábor Dénes Egyetem NIS2 konferenciáját. Ennek egyik oka a téma aktualitása, hiszen a kiberbiztonság szavatolása kötelező törvényi előírás az érintett vállalatok részére. A másik ok, hogy kevés az egész folyamatot átfogó és bemutató esemény, amely nemcsak a NIS2 irányelvben meghatározott jogszabályi előírásokat mutatja be és értelmezi, hanem kézzelfogható, gyakorlati megoldásokat is kínál a vállalatok részére.
A vihart, a hőséget és a jegesedést is jelzik az E.ON új meteorológiai állomásai
Az áramhálózatok fokozottan kitettek a viharos erejű szél, a tartós hőség és a jegesedés negatív hatásainak. Az E.ON Hungária Csoport célja, hogy időjárástól függetlenül biztosítson zavartalan áramellátást ügyfelei számára, ehhez pedig szükség van részletes időjárási adatokra, hogy a cég a veszélyhelyzetekre időben fel tudjon készülni.
A digitális bankolás jövője: személyre szabott ügyfélélmény és új generációs technológiák
A Deloitte legfrissebb, Digital Banking Maturity 2024 kutatásának eredményeiből kiderül, hogy a COVID-19 járvány idején elindult digitalizációs folyamatok nemhogy nem lassultak, hanem új lendületet kaptak a bankszektorban az elmúlt évek során, alkalmazkodva az ügyfelek folyamatosan bővülő igényeihez. A fejlesztések fókuszában a funkciók mennyisége helyett, egyre inkább a személyre szabottság, az ügyfélélmény fokozása és a költséghatékonyság kapott hangsúlyt. Emellett a korábban elhanyagolt területek, például a digitális jelzálog is előtérbe kerültek.