Unsere Lösungen im Bereich der Maschinenüberwachung erkennen frühzeitig sich einstellende Anomalien, die entweder durch schleichend auftretende Fehler oder durch das Betreiben außerhalb zulässiger Parameter hervorgerufen werden.

Durch die umfangreiche Analyse akustischer Signaturen, in Kombination mit Deep Learning Algorithmen ist es möglich, die normalen Betriebszustände komplexer Maschinen zu erlernen und nach Abschluss dieser Lernphase – im sogenannten Monitoring Modus – jegliche Abweichungen zum erlernten Zustand zu erkennen.

Beim Einsatz dieser Lösungen können sich die Experten unserer Kunden auf die Analyse der erfassten und bereits prozessierten Daten konzentrieren ohne zeitaufwendig Messdaten zu sammeln und mit Hilfe traditioneller Methoden auszuwerten.

Die zeitnahe Erkennung von sich langsam einschleichenden Fehlern, die zu kostenintensiven Maschinenausfällen führen können, ermöglicht ein schnelles Eingreifen und verhindert somit eine eventuelle Unterbrechung der Produktion.

In einem 2. Schritt erlaubt die kontinuierliche Analyse eine Abschätzung wann Anomalien in einer Maschine kritisch werden. Auf diese Weise kann der Betrieb so lange fortgesetzt werden bis ein Eingreifen in den Produktionsprozess gerechtfertigt werden kann.

Diese Anwendung ist ein Beispiel dafür, wie unser Digital Audio Processing Know How aus der Entwicklung von Software für professionelle Audio Mastering Engineers auf Applikationen in der produzierenden Industrie übertragen werden konnte.

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