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Wartungs-Vorhersage mit Vibration Analyzer PowerBrain™
Das Vibration Analyzer PowerBrain™ verarbeitet zahlreiche Histogramme von Vibrations Sensor Daten um die Vibrationen komplexer Assets, Maschinen und Anlagen in bestimmten Umständen und Zuständen zu erlernen, - und diese zu erkennen.
Der Einsatz dieser einzigartigen und höchst flexiblen KI Technologie stiftet in all jenen Industrien, Anwendungsfällen, Maschinen und Anlagen Mehrwert, in denen die Vibrations-Sensor Überwachung und das Verständnis der aktuellen Zustände und Umstände und die Vorhersage zukünftiger Entwicklungen und bspw. Wartungsbedürfnisse von Bedeutung sind.
Spezifikationen
Vibrations-Histogramm Verarbeitung
Zahlreiche auftretende Frequenzen und Vibrationen können bequem und schnell - bei geringer Rechenleistung und wenig
Speicherbedarf - vor Ort in Ihren Systemen verarbeitet werden.
Verarbeitung Gemischter Vibrationen
Datenströme verschiedener Vibrations-Sensoren können zeitgleich verarbeitet werden. Dies ermöglicht ein besseres, viel detaillierteres Verständnis des aktuellen Zustands der Anlage oder Maschine.
Erlernen und Erkennen von Vibrationen
Anwender können vor Ausbringen oder vor Ort Vibrationsmuster und -Mixe bzw. Vibrations-"Fingerabdrücke" der Anlage definieren und anlernen, welche bestimmte Zustände oder absehbar bald eintretende Zustände erkennen lassen, wie bspw. Wartungsbedarf.
Rotierende Teile
In allen Industrien können damit rotierende Teile und Komponenten wie bspw. Axen, Pumpen oder Motoren und Antriebe überwacht und sich entwickelnder Wartungsbedarf so frühzeitig erkannt werden, wie technisch möglich.
Z.B. verändert sich der detaillierte "Vibrations-Fingerabdruck" sobald eine Axe physikalisch beschädigt worden ist - was sofort erkennt werden kann; bereits Stunden oder Tage bevor die entsprechenden Lager der Axe Schaden nehmen werden.
Vibrierende Teile
In allen Industrien können damit vibrierende Teile und Komponenten wie bspw. Fahrzeuge und Transformatoren oder Rohre überwacht und sich entwickelnder Wartungsbedarf so frühzeitig erkannt werden, wie technisch möglich.
Z.B. verändert sich der "Vibrations-Fingerabdruck" eines Kettenfahrzeugs als auch Transformators lange bevor Defekte hervorgerufen werden.
Erlernen und Überwachen digitaler Zustandsberichte
In allen Industrien können damit automatische Ereignis- und Zustands-Berichte von System Komponenten analysiert und die Häufigkeit des Auftretens von Warnungen und Fehlern erlernt werden. Dadurch können Wartungsbedürfnisse viel früher erkennt werden.
Z.B. können bei Festplatten in Computern bereits 6 Stunden vor Defekt leicht ansteigende Lese-Warnungen und -Fehler erkannt werden; bevor das Laufwerk defekt ist.
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