Industrial Analytics besitzt langjährige Erfahrung in der Ursachensuche bei Turbomaschinenschäden, in der Signalanalyse speziell von Körperschallsignalen, sowie in der thermodynamischen Prozesssimulation und Realisierung von Messungen in einem industriellen Umfeld. 

Gemeinsam mit unseren Kunden realisieren wir Projekte zur Integration moderner industrieller IoT-Technologien für die Überwachung von Maschinen und Anlagen. 

Die vertikale Lösung insbesondere für große Turbomaschinen deckt sowohl die Datenerfassung und Vorverarbeitung als auch die Integration in eine oftmals vorhandene IT-Infrastruktur und die Auswertung der Daten ab.

Die hauptsächliche Innovation dieser Lösung besteht in der Integration von akustischen und Schwingungssignalen sowie der Nutzung physikalischer Modelle für das eingesetzte Informed Machine Learning. Akustische und Schwingungssignale haben den Vorteil, dass diese sehr sensitiv auf Veränderungen des Zustands der überwachten Maschine reagieren. Im Vergleich zu allgemeinen Methoden des maschinellen Lernens wird die Zuverlässigkeit durch die Integration von akustischen und Schwingungssignalen und physikalischen Modellen deutlich erhöht. Dies erlaubt verlässliche Aussagen über den aktuellen und den zukünftig zu erwartenden Maschinenzustand. Die Betreiber senken damit ihre Betriebskosten durch 

·      reduzierten Personaleinsatz durch verbesserte Zustandsinformationen

·      eine Reduzierung von ungeplanten Stillständen und damit verbundene Produktionsausfälle, 

·      eine optimierte Wartung mit einer Verlängerung der Wartungszyklen, 

·      Effizienz- und Flexibilitätssteigerungen durch Performancemonitoring und eine verbesserte Regelung.

Unsere Kunden sind im Bereich der Energieversorger und Grundstoffindustrie, wie Chemie, Raffinerien, Öl & Gas, Stahlwerke, industrielle Gase zu finden.

 

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