我们的目标是通过基于机器学习的故障诊断、预测和可操作的能源效率洞察，为行业带来附加值，带来竞争力。
预防性维护
降低维护成本。
- 维护活动的动态调整
- 维护任务用户指南
状态监测
提高生产率和可用性：机床健康状况自我评估（机床指纹）。
- 主轴轴承状态
- 刀具夹紧系统
- 滚珠丝杠反向间隙状况
- 旋转轴反向间隙状况
- 伺服电机温度/扭矩
能耗效率
控制/优化能源消耗：整体以及每个零件和模块的消耗值。
- 电力
- 冷却液
- 压缩空气
- 排风
设备性能
控制/优化设备性能/可用性。
- 机床固有可用性
- 加工线可用性
- 按型号/日划分的零件生产数量
- 机床状态报告
Aingura IIoT如何产生新的知识？
- 获取来自多个传感器和各种设备的海量数据，通过先进的传感器融合策略保证数据质量。
- 过滤干扰数据和变量选择，以减少高达90%的存储和通信基础设施需求。
- 开发专门定制的机器学习算法，用于知识发现和执行实时诊断和预测。
我们能为您做些什么？
请联系我们。
