одшипниковый гигант Schaeffler исследует возможности самообучаемых нейросетей для улучшения диагностики состояния подшипников и предупреждения их отказов.

Когда шарикоподшипники подвергаются экстремальным нагрузкам, повреждение обычно предвещается ранними признаками. Контроль состояния с помощью датчиков играет ключевую роль в выявлении этих признаков. Однако полученные наборы данных с трудом поддаются анализу человеком, поскольку объемы данных слишком велики, а индикаторы не очевидны. Кроме того, нарушения могут проявляться лишь изредка, то есть даже четкие сигналы могут «тонуть» в обилии данных.

  Там, где людям пришлось бы сравнивать гигантские объемы показаний датчиков, самообучаемые нейросети (которые сейчас принято называть искусственным интеллектом или ИИ) могут обнаруживать повреждения на основе собранных данных гораздо быстрее и точнее человека. Именно поэтому внедрение и обучение ИИ становится переломным моментом в современном мониторинге состояния.
«ИИ обладает уникальной способностью распознавать закономерности в сложных совокупностях данных, — говорит Джулио Коттоне, менеджер Schaeffler. - ИИ может объединять информацию из многих источников данных и распознавать закономерности». Это не только помогает выявлять аномалии по сравнению с нормальным состоянием машины на ранних стадиях, но и сформулировать количественные и качественные критерии. Какова правильная стратегия технического обслуживания? Скоро ли потребуется замена подшипника? Как долго машина сможет продолжать работать? Когда можно проводить техническое обслуживание, чтобы минимизировать простои? Использование ИИ приводит к уменьшению количества «ложноположительных» или «ложноотрицательных» сигналов о неисправностях.

  Бригады по техническому обслуживанию давно поняли, что ИИ ценен не только с точки зрения предупреждений об износе и повреждениях подшипников и других вращающихся комплектующих, но и приносит пользу другими способами. Запасы запасных частей можно лучше планировать, машины постоянно и надежно контролировать, а предупреждения выдавать раньше, чем раньше. Процедуры технического обслуживания можно улучшить, а ремонтные работы планировать более разумно. Даже потребление энергии можно контролировать и сокращать с помощью алгоритмов.

  Центр компетенции ИИ Schaeffler уже несколько лет предоставляет продукты и услуги для промышленности, такие как система OPTIME, различные версии датчиков которой отслеживают вибрации и температуру, а также управляют интеллектуальными смазочными устройствами. Они обеспечивают полный мониторинг состояния с миллионами точек данных.
Именно здесь встречаются нейросети и человеческий опыт, поскольку именно эксперты устанавливают правила принятия решений. Таким образом можно оценить состояние машины. Если пороговые значения превышены, система предупреждает пользователей и предупреждает их о необходимости выполнить осмотр, техническое обслуживание или ремонт. Это обеспечивает максимальную прозрачность без необходимости подходить к машине и осматривать ее. Система OPTIME уже обнаружила дефекты в тысячах случаев, что позволило сократить расходы и время простоя.

  Подсчитано, что расходы на техническое обслуживание снижаются на 20–40%, если все проблемы выявляются заранее, до отказа таких компонентов, как подшипники. Постоянный мониторинг в реальном времени с помощью ИИ позволяет эффективно выявлять все «тревожные звоночки» и экономить существенные суммы, повышая финансовые результаты промышленных предприятий.

 

Источник