En ledende løsning for prediktivt vedlikehold er tilstandsovervåking
Hvordan vil maskin læring påvirke vedlikehold av utstyr
Prediktivt vedlikehold blir viktig for fremtidens fabrikker. Evnen til nøyaktig å spore maskinens ytelse og forutse feil før de oppstår, er å hjelpe produsenter til å forbedre total effektivitet og redusere bortkastet tid og kostnader.
En ledende løsning for prediktivt vedlikehold er tilstandsovervåking. Det er imidlertid bare en begynnelse å samle maskinens ytelsesstatistikk. Evnen til å nøyaktig tolke og kommunisere disse dataene er avgjørende for systemets pålitelighet, og det er der maskinlæring kommer inn i bilde.
Denne artikkelen forklarer hva forebyggende vedlikehold er, hvordan tilstandsovervåking med maskinlæring virker, og 5 muligheter å se etter i en tilstandsovervåkingsløsning.
Predictive Maintenance White Paper_Final.pdf
Mer dreiemoment i samme størrelse
NORD Drivesystems har optimalisert ytelsen til sine Univcase snekkegear, slik at behovet for å bytte til neste størrelse kan bortfalle – avhengig av applikasjonen. Redusert slitasje gir girenhetene høyere driftssikkerhet og lengre levetid.
Green Cargo velger HxGN EAM
Green Cargo, Sveriges ledende aktør innen jernbanelogistikk, har valgt Prevas som implementeringspartner for plattformen HxGN EAM (Enterprise Asset Management).
EG Maintenance har styrket kundestøtten med ny support konsulent
EG Maintenance har ansatt Fillip Grunnsund som Customer Support Consultant for å møte økende etterspørsel og sikre enda tettere oppfølging av selskapets kunder.
Automatisert sliping av rillestål
K. Kværner på Kløfta har vært spesialist på produksjon av listverk siden 1934. God fagkompetanse og moderne produksjonsutstyr gjør at de kan drive virksomheten i Norge.
– Vi satser mye på spesialhøvling. Det er en nisje i markedet, og med vår nye, automatiske slipemaskin kan vi produsere lister og profiler i små serier, sier daglig leder Kåre Knudsen i K. Kværner Industri AS.
