Projektbeispiele

Predictive Maintenance & OEE

Eine produktionskritische Anlage wird mittels permanenter Ultraschallsensoren überwacht. Ausfälle der Anlage werden vorhergesagt,  Grundlage für die Vorhersagen ist unser Onion-Layer in Kombination mit unserer Wälzlager-KI. Eine Auswertung der Maschinenlaufzeiten erfolgt in Echtzeit.

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Detektion von Rissen bei Bandsägen

Auf Basis von Mikrofondaten (hörbarer Audiobereich) werden Risse bei Bandsägen detektiert, um ungeplante Ausfälle zu reduzieren. Unser Onion-Layer wertet 24/7 die Daten in Echtzeit aus.

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Synthetische Daten für Wälzlager

In einem Forschungsprojekt erzeugen wir synthetische Daten von Wälzlagern, um reale Trainingsdaten der KI anzureichern. Schwerpunkte sind Schmierzustände und beschädigte Komponenten.

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Detektion von Kavitation

Auf Basis der zunehmenden Kavitation wird der Ausfallzeitpunkt von (Hochdruck-) Rotationspumpen vorhergesagt. Kern der Lösung ist unser Onion-Layer, der die relevanten Informationen aus Ultraschallsensoren extrahiert.

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BeepMeep® - KI mit Ultraschall

BeepMeep® ist eine Eigenentwicklung von Senzoro und eine absolute Weltneuheit. Erstmals haben wir Künstliche Intelligenz und akkustische Emissionen im Ultraschallbereich kombiniert. Die Lösung wird zur Vorhersage von Schäden bei Wälzlagern und Getrieben verwendet.

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Maschinentracking mittels App

Umgesetzt wurde eine App, welche auf Basis der eingebauten Sensoren in iPhones Maschinenzustände mittels KI erkennt. Ausgewertet werden alle im iPhone verbauten Sensoren. Die Lösung ist offlinefähig, als auch mit einem Echtzeit-Dashboard in der Cloud ausgestattet.

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Vorhersage von Korrosion

In einem interdisziplinären Forschungsprojekt stellt Senzoro den Onion Layer für die Auswertung der akkustischen Emissionen bereit. In einer Salzkammer werden Bauteile korrodiert, um Daten für das Training einer KI zu erzeugen, die Korrosionsarten detektiert und den Fortschritt vorhersagt.

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Onion Layer für Feature Extrahierung

Entwicklung eines cloud-basierten Dienstes, um aus Audiodateien (.wav) die relevanten Informationen (Features) zu extrahieren. Das Service ist in eingeschränkter Funktionalität auf www.acoustic-emissions.com verfügbar.

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