異常検出

「予防保全」の前段階として、大規模データのパターンを認識するマシンラーニングを使用した異常検出が使用されます。これは、例えば、まだ限界値を超えていない機械部品の故障または摩耗についての情報を提供する温度または速度プロファイルなどの不規則性を検知することに有用です。

異常検知は、安全面での優位性と生産性の向上をもたらします。新しい挙動パターン、振動、揺動、またはほとんど認識できない動作点がリアルタイムで検知され、損傷が発生する前に対応できます。ティーチインフェーズ、すなわちシステムの正常な動作の後、センサの故障またはベアリングの損傷などの逸脱は異常として検出され表示されます。

ロータリーテーブルコントローラーEF3またはW.A.S.で操作します。制御パッケージ、WEISSはコンポーネントに必要なデータを提供することができ、お客様に個別に開発された監視コンセプトを提供いたします。