Anomalie Erkennung

Als Vorstufe zum "Predictive Maintenance" dient die Anomalieerkennung, die das maschinelle Lernen nutzt, um Muster in großen Datensätzen zu erkennen. Dienlich für die Erkennung von Unregelmäßigkeiten sind beispielsweise Temperaturverläufe oder Geschwindigkeitsprofile, die Aufschluss geben für den Ausfall oder den Verschleiß von Maschinenteilen, ohne dass Grenzwerte jemals überschritten werden.

Die Anomalieerkennung bringt einen Sicherheitsvorteil und eine Produktivitätssteigerung: Neue Verhaltensmuster, Vibrationen, Schwingungen oder kaum erkennbare Betriebspunkte, werden in Echtzeit erkannt und man kann reagieren, bevor ein Schaden entsteht. Nach der Einlernphase, also dem normalen Verhalten des Systems, wird in der Folge jede Abweichung als Anomalie erkannt und angezeigt, sei es ein defekter Sensor oder ein Lagerschaden.

Betrieben mit der Rundtischssteuerung EF3 oder den W.A.S. Control Packages kann WEISS die erforderlichen Daten für seinen Komponenten liefern und für seine Kunden ein individuell entwickeltes Überwachungskonzept anbieten.

 

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