IA / MLIIoT & Edge
Manutenzione predittiva per presse idrauliche
Automotive Sassonia
Sensori di vibrazione e temperatura rilevano le anomalie delle macchine prima che si verifichino guasti.
Quattro presse idrauliche si fermavano in modo imprevisto in media due volte a trimestre, e ogni fermo costava diverse migliaia di euro. Non esisteva alcun monitoraggio delle condizioni.
RALUS ha dotato a posteriori le presse di sensori di vibrazione, pressione e temperatura. Un modello di rilevamento delle anomalie ha appreso il profilo di funzionamento normale e segnala tempestivamente gli scostamenti al responsabile della manutenzione tramite un avviso Teams.
Nel primo anno: il 67% di guasti imprevisti in meno e costi di manutenzione inferiori del 29%, grazie a una manutenzione basata sulle condizioni anziché sul calendario.
Risultati
−67%
Guasti imprevisti
−29%
Costi di manutenzione
48h
Preallarme
Tecnologie impiegate
PythonInfluxDBMQTTMicrosoft TeamsEdge Compute
#Predictive Maintenance#Rilevamento anomalie#Sensori#Vibrazioni