Eine fortschrittliche Sound-Software zur Vorhersage von Fehlfunktionen in Maschinen

Erfahrene Bediener können leicht erkennen, ob die Maschine, an der sie gerade arbeiten, eine Störung hat, indem sie einfach auf die Geräusche hören, die sie macht. Eine neue Soundsoftware lässt hoffen, dass bald jeder diese Fähigkeit haben wird.

Tatsächlich haben EU-finanzierte Forscher eine fortschrittliche Technologie entwickelt, die auf dem menschlichen Hörsystem basiert. Dieses Tool kann dank einer fundierten Analyse analysieren, ob die Industriemaschinen gewartet werden müssen.

Dies ist eine sehr gute Nachricht für alle, die das Risiko von Ausfallzeiten eliminieren und die Wartungskosten senken möchten. Sie sind tatsächlich sehr wichtig für die Industrie, da diese Faktoren Qualität und Produktivität beeinflussen und gleichzeitig den Gewinn schmälern. Die Lösung scheint einfach zu implementieren und einfach zu verwenden.

Das EU-finanzierte Horizon2020-Projekt neuronSW führte zur Entwicklung eines innovativen, bahnbrechenden Ansatzes zur Vorhersage mechanischer Fehlfunktionen in Industriemaschinen.

Die Forscher kombinierten maschinelles Lernen, fortschrittliche Algorithmen und Big-Data-Analysen, um den menschlichen Hörkortex zu imitieren und die frühzeitige Erkennung und Vorhersage mechanischer Störungen zu ermöglichen. Das Ergebnis ist sehr vielversprechend

„Die Technologie nutzt maschinelles Lernen, die Cloud und das Internet der Dinge (IoT), um einen Erkennungsdienst bereitzustellen, der die menschliche Intuition über Geräusche nachahmt“, sagt Jiří Čermák, technischer Leiter des Projektpartners SME NeuronSW Ltd.

Was ist die Neuron Soundware-Technologie?

Dank der Neuron-Soundware-Technologie (neuronSW) können Hersteller intelligente Audiodiagnosen durchführen und wichtige Maschinenteile anhand der von ihnen erzeugten Geräusche überwachen.

„Die integrierte Hardware- und Softwareplattform erfasst automatisch Maschinengeräusche in Echtzeit und bewertet kontinuierlich den Zustand der Geräte. Es funktioniert ähnlich wie erfahrene Bediener, die ihre Ohren verwenden, um defekte Maschinen zu diagnostizieren“, erklärt Čermák.

Ein großer Vorteil des Systems ist, dass es sowohl online als auch offline funktioniert und in IoT-Plattformen von Drittanbietern oder bestehende Software integriert werden kann.

„Schall- und Vibrationssensoren (Mikrofone) können schnell und kostengünstig an allen Arten von Maschinen installiert werden, sodass Anlagen ohne digitale Schnittstelle oder von Legacy-Systemen betriebene Anlagen ohne teure Upgrades digitalisiert werden können.“

Der Anwendung der Audio-Diagnose-Technologie sind nahezu keine Grenzen gesetzt, sie kann für alles verwendet werden, was ein bewegliches Teil hat und Geräusche erzeugt.

„Es ist jedoch am sinnvollsten, sich zunächst auf kritische Maschinenteile, teure Anlagen, Qualitätskontrolle und auf Anlagen in abgelegenen Gebieten mit schwierigem Zugang zu konzentrieren“, betont Čermák.

Er fährt fort:„Verschiedene Branchen haben mit NeuronSW zusammengearbeitet, um Lösungen für Schwermaschinen zu entwickeln, darunter KWK-Motoren, Kraftstoffpumpen für Kraftfahrzeuge, Windkraftanlagen, Rolltreppen, Klimaanlagen, PC-Montage, Qualitätskontrolle von Elektromotoren und vorausschauende Wartung von Verpackungsmaschinen.“

Was ist die Zukunft einer prädiktiven Tonwartungsfunktion?

Laut Michal Bambušek, Verkaufsleiter von NeuronSW Ltd, konzentrierte sich das Projekt auch auf Marketingpläne und Verkäufe.

„Wir haben einige neue wichtige Geschäftskontakte geknüpft, die uns geholfen haben, einige neue Bereiche und Anwendungen für unsere Technologie zu entdecken, was dazu beigetragen hat, sie zu verbessern und uns Fortschritte zu ermöglichen.“

„Wir haben Vertriebsmitarbeiter geschult und Schlüsselmärkte und Markteinführungsstrategien für die neuronSW-Technologie identifiziert und Fallstudien durchgeführt, um sie zu entwickeln und an verschiedene Bereiche anzupassen“, sagt er.

Sowohl Menschen als auch Maschinen profitieren eindeutig von der im Rahmen dieser Initiative entwickelten Technologie.

„Wir glauben, dass vorausschauende Geräuschwartung in Zukunft zu einer Standardfunktion der meisten Maschinen mit beweglichen Teilen werden und Herstellern und Betreibern gleichermaßen helfen wird.

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