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RELAI.ON

Predictive Maintenance für Ihre Maschinen
Zuverlässigkeit ist unablässig um Transparenz und Planbarkeit sicherzustellen. Genau an diesem Punkt setzt unsere Sensorlösung RELAI.ON an.
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System concept

Erfahrene Maschinen- und Anlagenbediener erkennen Unregelmäßigkeiten (Anomalien) bei den Geräuschprofilen ihrer Maschinen und Anlagen frühzeitig und können so rechtzeitig eingreifen. So können notwendige Wartungen und Fehlerbehebungen durchgeführt werden, bevor es zum Schaden kommt. Woran liegt es, dass Maschinen- und Anlagenbediener dieses besondere Wissen haben?

Oftmals interpretiert man diese auf Erfahrung basierende Analyse des wahrgenommenen Körperschalls als Intuition. Durch jahrelange Bedienung der Maschine oder Anlage hat sich die normale, spezifische Geräuschkulisse des Arbeitsvorganges bei Mitarbeiter:innen eingeprägt, sodass diese:r jedwede Abweichung, welche sich im erzeugten Körperschall abzeichnet, intuitiv wahrnimmt.

Unser Ansatz

Hier setzt nun RELAI.ON an. Das System analysiert den emittierten Körperschall, verarbeitet diesen auf der mitgelieferten Hardware (on-the-edge) und gibt die Analyseergebnisse weiter an ein User-Interface. 

Aufgrund unseres Erfahrungsschatzes haben wir uns diesbezüglich flexibel aufgestellt und bieten neben einem eigenen User-Interface die Möglichkeit an, kundenspezifische Anforderungen wie die Einbindung in ein bestehendes ERP-System zu ermöglichen.

Auf Sie zugeschnitten

Um eine möglichst auf den Kunden zugeschnittene Lösung anbieten zu können, erfolgt die Aufnahme der für die künstliche Intelligenz notwendigen Trainingsdaten in der realen Integrationsumgebung beim Kunden. Hierdurch stellen wir sicher, dass normale Hintergrundgeräusche, die in den gewohnten Umgebungen auftreten können, die Datenanalyse nicht negativ beeinflussen.

Im Anschluss an die Aufnahme der Trainingsdaten wird unser Algorithmus von uns mit diesen praxisbasierten Trainingsdaten final angepasst. Somit verfügt unsere Lösung über ein flexibles Einsatzspektrum.

Vorteile & Funktionen
Durch die nahezu in Echtzeit erfolgende Datenanalyse und -Ausgabe können ungeplante Ausfallzeiten vermieden und Stillstandzeiten reduziert werden. Neben den Möglichkeiten der Kostenminimierung, die hierdurch entstehen, wird unseren Kunden zudem eine erhöhte Planbarkeit des Maschineneinsatzes und eine Steigerung der gelieferten Qualität garantiert.

Ein weiterer nicht zu unterschätzender Vorteil ist, dass unsere Lösung 24 Stunden am Tag, 7 Tage die Woche einsetzbar ist und Monitoring auch an Anlagen und Maschinen realisierbar macht, die nicht permanent durch menschliche Mitarbeiter betreut werden können.
Da RELAI.ON in der Lage ist, große Datenmengen offline (on-the-edge) zu verarbeiten, ist ein Streaming großer Datenmengen nicht erforderlich, wodurch sich die Anwendungsmöglichkeiten zusätzlich erweitern lassen.

Auch wenn das menschliche Ohr als hochpräzises Organ dazu imstande ist, ein breites Spektrum an schallbasierten Ereignissen wahrzunehmen, so ermöglicht die heutige Technik noch sehr viel präzisere Möglichkeiten.
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Was Sie erhalten

  • Längere Maschinen- und/oder Anlagenlebensdauer
  • Höhere Planungssicherheit bei Wartungseinsätzen
  • Remote Zugriff auf Maschinen- und/oder Anlagenzustand
  • Präzise Informationen über die Maschine/Anlage (z.B. Betriebszustand)
  • Bei Integration in Ihre Produkte/Anlagen eine wertvolle Zusatzfunktion für Ihre Kunden

Was Sie verringern

  • Längere Maschinen- und/oder Anlagenlebensdauer
  • Reduktion von Kosten für Ersatzteile
  • Reduzierung von Produktionsausfall
  • Verringerung von Maschinen- und/oder Anlagenausfallzeiten
  • Minimierung von vor Ort Technikereinsätzen
Anwendungsfälle

Zustandsüberwachung

Frühzeitige Entdeckung von Lagerschäden vor dem Ausfall.

Erkennung fehlerhafter Bauteile, bevor Ausfall eintritt

Erkennung kurzzeitiger Ereignisse in Luft- und Körperschall

Erkennung von abnormalen Betriebszuständen

Maschinenverschleiß frühzeitig erkennen und gegensteuern.

Erkennung von Fehlerfällen

Schließ- und Öffnungsverhalten von Ventilen monitoren.

Spezifikationen &

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