Unser Ziel ist es, durch maschinenlernbasierte Störungsdiagnose, Prognose und umsetzbare Erkenntnisse über Energieeffizienz, einen Mehrwert für die Wettbewerbsfähigkeit der Branche zu schaffen.
Vorbeugende Wartung
Reduzieren von Wartungskosten.
- Dynamische Einstellung von Wartungsaktivitäten
- Benutzeranleitung für Wartungsaufgaben
Zustandsüberwachung
Erhöhen der Produktivität und der Verfügbarkeit: Maschinenzustand-Selbstbeurteilung (Maschinen-Fingerabdruck).
- Spindellagerzustand
- Werkzeugeinspannsystem
- Kugelumlaufspindel-Spielzustand
- Drehachsen-Spielzustand
- Servomotor-Temperaturen / -Drehmomente
Verbrauchseffizienz
Überwachen / Optimieren des Nutzverbrauchs: Globale und pro Teil&Modellverbrauchswerte.
- Elektroenergie
- Kühlmittel
- Kühlwasser
- Druckluft
- Saugluft
Ausrüstungsleistung
Überwachen / Optimieren der Ausrüstungsleistung / -verfügbarkeit.
- Intrinsische Maschinenverfügbarkeit
- Produktionslinienverfügbarkeit
- Anzahl produzierter Teile por Modell/Tag
- Maschinenzustandsberichte
Wie produziert Aingura IIoT neues Fachwissen?
- Erfassen von großen Datenmengen von mehreren Sensoren und verschiedenartigen Vorrichtungen, Sicherstellen der Datenqualität mit hochentwickelten Sensorfusionsstrategien.
- Filtern von Rauschdaten und Variablenauswahl, um bis zu 90% Speicher- und Kommunikationsinfrastrukturbedürfnisse zu reduzieren.
- Entwickeln von speziell zugeschnittenen Maschinenlernalgorithmen zur Entdeckung von Wissen und Echtzeit-Diagnose und Prognose.
Wie können wir Ihnen helfen?
Setzen Sie sich mit uns in Verbindung.
