Проверка оборудования с использованием искусственного интеллекта

Когда шариковые подшипники подвергаются экстремальным нагрузкам, повреждениям обычно предшествуют предупреждающие признаки. Мониторинг состояния оборудования, при помощи датчиков помогает их идентифицировать. Однако, датчики собирают огромные объемы данных. Эти ранние признаки человеку трудно идентифицировать, потому что объем данных очень большой и индикаторы могут быть завуалированы. В дополнение, отклонения показаний могут появляться только изредка.

Там, где людям нужно сравнивать громадные массивы данных, искусственный интеллект может определять повреждения на основе данных, получаемых в реальном времени значительно быстрее. Искусственный интеллект меняет всю область мониторинга оборудования. «ИИ обладает уникальной способностью распознавать закономерности в сложных данных», – говорит Джулио Коттон, менеджер по искусственному интеллекту Schaeffler. «ИИ может собирать информацию из многих источников и распознавать закономерности». Это не только помогает определять аномалии в сравнении с нормальной работой оборудования, которая была ранее. Также он может давать оценку. Какова правильная стратегия обслуживания? Скоро ли будут заменены подшипники? Как долго еще оборудование сможет работать должным образом? Когда произвести техобслуживание чтобы минимизировать простои? Использование ИИ позволяет снизить количество «ложно позитивных» и «ложно негативных» отчетов.

ИИ увеличивает точность

Поставщики промышленного оборудования разрабатывают свои компоненты для нагрузок, ориентированных на измерения на основе многолетнего опыта. Но что если пользователь сталкивается с необычными нагрузками на оборудование, которые выше средних по отрасли? ИИ может создавать прогнозы и для этих сценариев. «Таким образом, может быть оптимизировано техническое обслуживание», говорит Коттон. Следующий капитальный ремонт может быть запланирован индивидуально, что расширяет срок эксплуатации. Смазочные вещества могут быть оптимально дозированы и индивидуальные компоненты могут быть оценены лучше.

Службы технического обслуживания признают, что ИИ ценен не только в смысле предупреждений об износе и повреждениях, но и для всей производственной цепочки. «Запасы запчастей можно лучше планировать, оборудование находится под постоянным надежным контролем, и предупреждения поступают раньше, чем прежде. Мероприятия по техническому обслуживанию можно улучшить, и ремонтные работы можно делать более рационально», говорит Коттон. Даже энергопотребление можно отслеживать и снижать при помощи алгоритмов.

ИИ помогает оценить данные

ИИ может выявлять более приоритетные данные, чтобы эксперты оценивали их в первую очередь. Также его можно использовать для создания документации и заказа ремонтных работ. Компьютерный интеллект объединяет KPI с другими данными. Для некоторых задач, ИИ уже может предварительно создавать документацию целиком.

20-40 процентов

Настолько уменьшаются затраты на обслуживание, когда ремонтные работы производятся на ранних стадиях, предшествующих отказу оборудования. Постоянный мониторинг в реальном времени с использованием ИИ позволяет установить приоритеты технического обслуживания или ремонта, как только выявлена аномалия.

Впереди благодаря ИИ

Центр компетенции в области искусственного интеллекта Schaeffler уже какое-то время поставляет системы мониторинга и обслуживания для промышленного оборудования, такие как система OPTIME с разными вариантами датчиков, которые интегрируются с облаком Schaeffler, отслеживают вибрации и уровень энергопотребления, и управляют лубрикаторами. Они могут объединять в себе системы миллионы точек сбора данных. Здесь модели ИИ встречаются с человеком, потому что именно эксперты устанавливают правила принятия решений. Таким образом, можно отслеживать состояние оборудования. Если пороговые значения превышены, система отправляет предупреждение о том, что нужно произвести осмотр, обслуживание или ремонт. Это обеспечивает максимальную прозрачность без необходимости осмотра всего оборудования. Система OPTIME определяет дефекты в тысячах случаев, снижая, таким образом, расходы и время простоя.

23.08.24

Новости мировых производителей подшипников и деталей промышленных трансмиссий (RSS)
Архив новостей

При использовании новостей сайта прямая активная гиперссылка на BERGAB.RU обязательна