Heute wissen, was morgen ist

Es bietet einen Überblick über alle Maschinen- und Anlagendaten sowie Informationen für detaillierte Analysen.
Teil von weMonitor sind zukunftsorientierte Machine-Learning- und KI-Verfahren. Um Störfälle bereits im Vorfeld zu identifizieren, werden Maschinen und Anlagen mit komplexen Schwellenwerten als zusammenhängendes System beschrieben. Die Instandhaltung erreicht so eine neue Leistungsebene, da die Analyse grosser Datenmengen automatisiert abläuft.
Umgesetzt wird dies mit selbst entwickelten, flexiblen Predictive-Maintenance-Algorithmen, welche speziell zur Bewertung des Maschinenzustands optimiert sind. Neben der Erkennung von Verschleisssituati­onen, bei der auch die Produktionsmodi der Maschine berücksichtigt werden, kommt eine multidimensionale Anomaly Detection zum Einsatz. Diese erfasst ein abweichendes Verhalten der Maschine mit Blick auf das Gesamtsystem und die verschiedenen Zustandsräume, in denen sie sich bewegt. Grundlage ist ein KI-System, das nach Abschluss der Lernphase die jeweiligen Sensoren überwacht und Daten für weitere Analysen verknüpft. Das Ergebnis ist ein ausfallsicherer Betrieb, eine hohe Leistungsfähigkeit und die optimale Auslastung der eingesetzten Maschinen.

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