Einige der für unsere Kunden durchgeführten Projekte

Das Projekt konzentriert sich auf die Erkennung von Problemen in Schalttafeln durch die Analyse thermischer Daten. Mithilfe von Wärmebildkameras überwacht das System die Schalttafeln kontinuierlich auf Anzeichen von Überhitzung oder Anomalien. Diese Daten werden dann mit Grafana visualisiert, was eine Echtzeitverfolgung und -analyse ermöglicht. Wenn potenzielle Probleme identifiziert werden, plant das System Inspektionen, um diese umgehend zu beheben und so die Sicherheit und Zuverlässigkeit der elektrischen Infrastruktur zu gewährleisten.

Das Projekt „Inventar Management for Maintenance“ zielt darauf ab, Lagerbestände zu optimieren, indem Bedarfe auf Grundlage von Wartungsmustern vorhergesagt werden. Das System nutzt Erkenntnisse aus der KI und schlägt Bestellungen vor, um sicherzustellen, dass die erforderlichen Teile und Materialien immer verfügbar sind. Das Projekt nutzt SAP Fiori für eine intuitive Benutzeroberfläche und Bestandsoptimierungstechniken, um den gesamten Prozess zu rationalisieren und so letztendlich die Effizienz zu steigern und Ausfallzeiten zu reduzieren.

Das Projekt „Heater Coil Lifespan Prediction“ zielt darauf ab, Ausfälle von Heizspulen anhand ihrer Nutzungsmuster vorherzusagen. Durch den Einsatz von KI-Vorhersagemodellen und Temperatursensoren überwacht das System die Leistung der Spulen und erkennt Anzeichen eines möglichen Ausfalls. Dieser proaktive Ansatz ermöglicht die Planung rechtzeitiger Auswechslungen, wodurch ein kontinuierlicher und effizienter Betrieb gewährleistet und gleichzeitig Ausfallzeiten und Wartungskosten minimiert werden.

Dieses Projekt soll ungewöhnliche Anstiege des Energieverbrauchs erkennen, die auf mögliche mechanische Probleme hinweisen können. Durch die Verwendung von Energiezählern zur kontinuierlichen Überwachung des Verbrauchs erkennt das System ungewöhnliche Muster und benachrichtigt umgehend das zuständige Personal. Grafana-Dashboards bieten eine klare und intuitive Visualisierung der Daten und ermöglichen eine schnelle Analyse und Reaktion auf Anomalien. Dadurch wird ein effizientes Energiemanagement gewährleistet und Betriebsrisiken reduziert.

Das Projekt „Motor Efficiency Decline“ zielt darauf ab, den Rückgang der Motoreffizienz im Laufe der Zeit zu überwachen und zu beheben. Durch den Einsatz von Strom- und Spannungssensoren verfolgt das System kontinuierlich die Motorleistung und verwendet maschinelle Lernmodelle, um Effizienzverluste zu erkennen. Wenn ein Rückgang festgestellt wird, benachrichtigt das System das Wartungsteam zur weiteren Auswertung, um rechtzeitige Eingriffe sicherzustellen und eine optimale Motorleistung aufrechtzuerhalten.

Das Projekt Gearbox Wear Detection erkennt Zahnradfehlstellungen durch Analyse der Schwingungsdaten. Schwingungsüberwachungssensoren verfolgen die Leistung des Getriebes und erkennen Anzeichen von Verschleiß oder Fehlstellungen. Wenn Probleme gefunden werden, benachrichtigt das System das Wartungsteam zur Inspektion. Node-RED übernimmt die Datenverarbeitung und Warnmeldungen, sorgt für rechtzeitige Wartung und verhindert Ausfälle. Dieser proaktive Ansatz trägt dazu bei, die optimale Getriebeleistung aufrechtzuerhalten und das Risiko unerwarteter Ausfälle zu verringern.