Detección de anomalías

Como una etapa preliminar del "mantenimiento predictivo", se usa la detección de anomalías, la cual usa aprendizaje de máquina para reconocer patrones en conjuntos grandes de datos. Es útil, por ejemplo, para detectar irregularidades, como perfiles de velocidad o temperatura, los cuales proporcionan información sobre la falla o desgaste de piezas de la máquina sin exceder nunca los valores límite.

La detección de anomalías agrega una ventaja de seguridad y un incremento en la productividad: se detectan patrones de comportamiento nuevos, vibraciones, oscilaciones o puntos operativos apenas reconocibles en tiempo real y uno puede reaccionar antes de que ocurra un daño. Después de la fase de enseñanza del comportamiento normal del sistema, se detecta y se muestra cualquier variación como una anormalidad, ya se aun sensor defectuoso o un rodamiento dañado.

Opera con el control de mesa rotativa EF3 o el W.A.S. Paquetes de control, WEISS puede suministrar los datos necesarios para sus componentes y ofrece a sus clientes un concepto de monitoreo desarrollado individualmente.