Wartungs-Vorhersage mit Analog Sensor AI PowerBrain™

Das Analog Sensor AI PowerBrain™ verarbeitet unterschiedlichste Mischungen von Sensordaten, um das Verhalten komplexer Anlagen, Systeme und Maschinen unter bestimmten Umständen und Zuständen zu erlernen - und zu erkennen und vorherzusagen.

Alle Branchen, Anwendungen, Maschinen und Anlagen, in denen die Überwachung und das Verständnis analoger Sensordaten einen Mehrwert darstellen, können von diesem einzigartigen und äußerst flexiblen AI PowerBrain™ profitieren.

Fähigkeiten

Analog Sensor KI-Datenverarbeitung

Verschiedene Messwerte wie Temperatur, Druck, Drehzahl, Energieverbrauch und Geschwindigkeit können von unserem KI-Modul in Systemen vor Ort bei geringem Speicher- und Rechenleistungsbedarf problemlos verarbeitet werden.

Verarbeitung gemischter Sensor-Datenströme

Mehrere Sensordatenströme können gleichzeitig verarbeitet werden, was einen tieferen Einblick und Verständnis in den Zustand der Anlage, ihr aktuelles Verhalten und ihren Zustand ermöglicht.

Erlernen und Erkennen von Zuständen

Nutzer können vor Ort oder vor dem KI-Einsatz bestimmte Sensordatenströme und Verhalten konfigurieren und als Zustände oder Indikatoren für sich nähernde Zustände trainieren, bspw. sich entwickelnder Wartungsbedarf einer Anlage.

Bewegliche Teile

In allen Industriezweigen können bewegliche Assets wie Fahrzeuge und Antriebe mit einem AI PowerBrain™ einfach überwacht und ein etwaiger Servicebedarf so früh wie technisch möglich erkannt werden.

So kann das AI PowerBrain™ z. B. sofort nach dem Anfahren einer Erntemaschine erkennen, ob der Hydraulikdruck für die aktuelle Geschwindigkeit und Temperatur normal ist, und so vor der Ankunft am weit entfernten Ernteziel bei Hydraulikproblemen warnen.

Energie verbrauchende Komponenten

In allen Industriezweigen lassen sich stromverbrauchende Geräte wie Elektromotoren und Getriebe leicht überwachen und Wartungsbedarf erkennen.

So kann z. B. ein veränderter Stromverbrauch bei einer bestimmten Fördermenge auf den Verschleiß der Pumpe oder ein Problem mit dem Motor/Getriebe hinweisen und die Notwendigkeit einer Wartung anzeigen, bevor ernsthafte Defekte auftreten.

KI Energie Verteilnetze

Bei Transport und Verteilnetz Betreibern besteht der kontinuierliche Bedarf für automatischer Analyse und Erlernen von normalen und ungewöhnlichen Verhalten sowie von Leistungsflüssen und Verlusten, um den Wartungsbedarf und/oder für Neukonfiguration von Netzabschnitten früher zu erkennen.

So kann z. B. ein KI-gestütztes sekundäres Umspannwerk oder ein Ortsnetztransformator (Ring-Main-Unit/ RMU) den üblichen Stromverbrauch an seinen Niederspannungseinspeisungen erlernen und zusätzliche Prosumer sowie Verbraucher erkennen, was dem Verteilnetzbetreiber (DNO/EVU) hilft, das Stromnetz auszubalancieren und die Infrastrukturkapazitäten zu optimieren.

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