Machine Monitoring

Afwijkingen classificeren en prestaties monitoren

In industriële machines vertonen sensorgegevens vaak complexe patronen die worden verdoezeld door ruis, waardoor monitoring en analyse een grote uitdaging zijn. Om modellen die fouten classificeren en prestaties monitoren effectief te faciliteren, is het cruciaal om sensorgegevens nauwkeurig te analyseren. Een robuuste analyse die waardevolle patronen kan identificeren, leidt tot eerdere detectie van machinestoringen. Dat biedt mogelijkheden voor een analyse van de hoofdoorzaak met als gevolg het toepassen van verbeteringen van het ontwerp.

De Anomaly Surfer is een model waarmee we nieuwe oplossingen mogelijk maken. Dit model maakt gebruik van geavanceerde technologieën om het stochastische gedrag van sensoren aan te pakken, waardoor betrouwbare analyses mogelijk zijn. Het is te verenigen met alle soorten gegevens en integreert naadloos signaalverwerkingstechnieken met deep learning-methodologieën om afwijkingen te onderscheiden. Door zowel tijd- als frequentiedomeinen te combineren, verwijdert dit model effectief de 'blinddoek', waardoor voorheen verborgen afwijkingen zichtbaar worden.

Adaptief karakter

Een van de belangrijkste kenmerken van Anomaly Surfer is het adaptieve karakter; Het past zich automatisch aan de unieke kenmerken van binnenkomende data aan. Dit aanpassingsvermogen verbetert niet alleen de precisie van anomaliedetectie, maar zorgt er ook voor dat het model effectief blijft in verschillende industriële contexten. Als gevolg hiervan kunnen bedrijven proactieve onderhoudsstrategieën implementeren, waardoor downtime wordt verminderd en de operationele efficiëntie wordt geoptimaliseerd. De inzichten die uit ons model worden verkregen, stellen engineers en beslissers in staat hun processen te verfijnen, waardoor de algehele prestaties van de machine en de betrouwbaarheid worden verbeterd.