UNSERE TECHNOLOGIE
Professionelle AI-Lösungen für die intelligente Maschinenwartung
ai-omatic revolutioniert die kostspielige, unflexible und durch ihre Abhängigkeit von Menschen fehleranfällige Wartung von Maschinen durch den Einsatz von probabilistischen Modellen. Wir haben eine Methode entwickelt, die die schwerwiegendsten Probleme der sich aktuell am Markt befindlichen Methoden löst.
VORTEILE
AUSFALLZEITEN DER MASCHINE WERDEN UM BIS ZU 20% REDUZIERT
WARTUNGSKOSTEN DER MASCHINE WERDEN UM BIS ZU 17% GESENKT
KLARE HANDLUNGSANWEISUNGEN FÜR INGENIEURE
DAUERHAFTER ÜBERBLICK ÜBER DEN VITALITÄTSZUSTAND DER MASCHINE
Sensor Daten während des Trainings des Algorithmus
Dieses Video zeigt, wie unsere Methode funktioniert. Bei jedem Trainingsschritt werden einmal alle Trainingsdaten erfasst und dann die Mittelwerte der latenten Repräsentation als Scatterplot visualisiert. Es wird deutlich, dass unsere Methode zu Beginn nur zwei Dimensionen erkennt und sukzessive immer mehr Struktur erfasst. Dadurch ist unsere Methode genauer und Ausfälle von Maschinen werden präziser vorhergesagt als mit anderen Methoden!
WIE SIEHT DIE SOFTWARE AUS?
Unsere Kunden bekommen ein übersichtliches, webbasiertes Frontend.
User-freundliches Dashboard, wodurch ein sofortiger Überblick über die Vitalitätszustände der Maschinen ermöglicht wird. Dank unserer webbasierten Software ist der Zugriff von überall aus möglich.
Einfaches und intuitives Hinzufügen neuer Maschinen oder Datenquellen in einer übersichtlichen Darstellung. Die neuen Ergebnisse stehen in wenigen Minuten zur Verfügung.
DER WEG VON SENSORDATEN ZU PREDICTIVE MAINTENANCE
SCHRITT 1:
DATENBESCHAFFUNG
Option 1
Sie haben bereits Zugriff auf Ihre Zustandsdaten und können uns diese über eine sichere Verbindung zur Verfügung stellen.
Option 2
ai-omatic installiert eine eigene Hardware-Lösung an der Maschine, um die Zustandsdaten zu sammeln.
SCHRITT 2:
DATEN ANALYSE
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Clusteranalyse und Dimensionsreduktion der Zustandsdaten mit Methoden wie t-SNE, PCA, DBSCAN und UMAP.
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Evaluierung der bestmöglichen Methode basierend auf Ihren Bedürfnissen.
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Um hohe Flexibilität und gleichzeitig Stabilität zu garantieren, setzen wir auf Modelle, die neuronale Netze und Statistik kombinieren.
SCHRITT 3: ERGEBNISSE & LAUFENDE ÜBERWACHUNG
Anomalien werden in den Zustandsdaten identifiziert. Indem der Algorithmus mit historischen Daten trainiert wird, können Sie:
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Ausfälle vorhersagen
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Wartungskosten reduzieren
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Ihre Maschine rechtzeitig warten
Cloud Lösung oder Edge Lösung:
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Installation der ai-omatic Software bei Ihnen oder
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Analyse der Daten in der Cloud
KONTAKTIEREN SIE UNS!
Elbberg 1, 22767 Hamburg, Germany
+49 40 22854518