Notre objectif est de rendre l’industrie compétitive grâce aux perspectives concrètes de diagnostic des défaillances basé sur l’apprentissage de la machine, de pronostic et d’efficacité énergétique.
Maintenance préventive
Réduction des coûts de maintenance.
- Ajustement dynamique des activités de maintenance
- Guide d'utilisation des tâches de maintenance
Surveillance de l'état
Augmentation de la productivité et de la disponibilité : auto-évaluation de l'état de la machine (empreinte digitale de la machine).
- État du roulement de broche
- Système de serrage d'outil
- État du jeu des vis à billes
- État du jeu des axes rotatifs
- Températures / couples du servomoteur
Efficacité de la consommation
Contrôle / Optimisation de la consommation énergétique : valeurs de consommation globales et par pièce et par modèle.
- Énergie électrique
- Liquide de refroidissement
- Eau de refroidissement
- Air comprimé
- Air d'aspiration
Performance de l'équipement
Contrôle / Optimisation des performances / disponibilité de l'équipement.
- Disponibilité intrinsèque de la machine
- Disponibilité de la ligne de production
- Nombre de pièces produites par modèle / jour
- Rapports d'état de la machine
Comment Aingura IIoT produit de nouvelles connaissances?
- Acquisition de données massives à partir de plusieurs capteurs et appareils hétérogènes, garantissant la qualité des données avec des stratégies avancées de fusion de capteurs.
- Filtrage de données de bruit et sélection de variables pour réduire jusqu'à 90% les besoins en infrastructure de stockage et de communication.
- Développer des algorithmes d'apprentissage automatique spécialement adaptés pour la découverte des connaissances et effectuer un diagnostic et un pronostic en temps réel.
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