Somit können Produktionsausfälle vermieden und Wartungszeiten rechtzeitig eingeplant werden, was die Verfügbarkeit von Anlagen um bis zu 30 Prozent erhöht. Indem die Wartungs- und Instandhaltungsaktivitäten auf Basis des tatsächlichen Bedarfs stattfinden, erhöht das die Produktivität um bis zu 10 Prozent. Die KI-basierte Lösung des »Predictive Service Analyzers« erkennt bereits erste Anzeichen von Anomalien, die beispielsweise auf mechanische Schäden im Motor hindeuten, wie Lagerschäden, Unwucht und Ausrichtungsfehler, sowie kritische Betriebsbedingungen des Umrichters. Die App bewertet den Schweregrad des Defekts und die zu erwartende Restlaufzeit und kann somit etwaige zukünftige Ausfälle vorhersagen. Der Predictive Service Analyzer eignet sich besonders für Anwendungen mit konstanten Bewegungen, so wie es bei Pumpen, Lüftern und Kompressoren oder bei Motoren, die keine Drehzahlregelung benötigen, der Fall ist.
Elektrotechnik für handwerk und industrie der. Im Gegensatz zur bereits im Markt eingeführten Mindsphere-App »Predicitve Service Assistant« beruht bei der Edge-App die Analyse auf der Auswertung von sehr hohen Datenmengen in nahezu Echtzeit.