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Use Case Portfolio

Erfolgreiche Projekte mit aiomatic

Vorhersage eines drohenden Lagerschadens

Ein japanischer Konzern produziert eine Vielzahl von Produkten, darunter Klebebänder. Die Technologie von aiomatic wird in den hochkomplexen Tiefdruckmaschinen unseres Kunden eingesetzt. Dabei werden Abrollen, Drucken, Prägen, mögliche weitere Beschichtungsschritte und das Wiederaufwickeln des Materials in einer einzigen Anlage durchgeführt. Der Ausfall einer einzigen Komponente kann daher die gesamte Anlage stilllegen. Unser Wartungsassistent prognostizierte Lagerschäden im laufenden Betrieb bereits 3 Monate nach Implementierung. Drei Wochen vor dem drohenden Ausfall erkannte der Assistent eine erhöhte Vibration als potenziellen Fehler.

Branche: Kunststoffverarbeitung

Echtzeit-Überwachung einer Vermahlungs-maschine

Unser Kunde ist ein führender Produzent von Heimtierfutter. In einem von aiomatic überwachten Anlagenteil erfolgt die Vermahlung der Rohware mithilfe von Hammermühlen. Das Mahlgut wird über Aufzüge angehoben und über Siebe nach Größe getrennt. Frühere unentdeckte Schäden und Ausfälle dieser Siebe haben bereits hohe Kosten verursacht. Durch den Einsatz von Statistik und neuronalen Netzwerken erlernt unsere Software den regulären Betrieb der Maschine – selbst bei unterschiedlichen Rezepturen. Dadurch ist eine klare Unterscheidung zwischen normalem und abnormalem Maschinenverhalten möglich.

Branche: Tiernahrungsbranche

Vorausschauende Wartung von Gasturbinen

Das Unternehmen ist ein führender Betreiber von Erdgasspeichern mit einer Kapazität von rund sechs Milliarden Kubikmetern (etwa 25% der deutschen Kapazitäten). Zur Speicherung des Gases werden mehrere Gasverdichter eingesetzt, die von je einer Gasturbine über ein Untersetzungsgetriebe angetrieben werden. Ein Ausfall kann nicht nur zu erheblichen finanziellen Verlusten führen, sondern durch Unterbrechungen auch die Energieversorgung in Deutschland beeinträchtigen. Durch die Integration von Expertenwissen in unsere Software können auch Mitarbeiter mit weniger Maschinenkenntnissen Abweichungen vom Normalzustand erkennen und Wartungsmaßnahmen ergreifen. 

Branche: Energiebranche

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