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Data Insights – Event-basierter, KI-gesteuerter Schaltpunkt bei Drucksensoren

Data Insights – Event-basierter, KI-gesteuerter Schaltpunkt bei Drucksensoren

Unsere KI-Lösung ermöglicht eine präzise, dynamische Schaltauslösung durch intelligentes Erkennen von Triggerereignissen – flexibel anpassbar an wechselnde Bedingungen und Anforderungen.

Cases

Was wir tun

In bestimmten Anwendungsfällen ist es nicht zweckmäßig, das Auslösen eines Sensorschaltausgangss an einen festen Wert zu koppeln, sondern es ist ein eventbasierter Trigger für die Schaltauslösung erforderlich. Unsere KI-Lösung revolutioniert diesen Prozess durch den Einsatz von Machine Learning und Datenanalyse, um durch Erkennen eines Triggerverhaltens den Schaltausgang schnell, präzise und dynamisch auszulösen – insbesondere bei vielen unterschiedlichen, wechselnden Bedingungen und Anforderungen.

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Die Vorteile

  • Neue Anwendungsfälle: Adaptive Schaltpunkt-Ermittlung ermöglicht den Einsatz von sensorgesteuerten Systemen in neuen Bereichen
  • Präzision: kontinuierliche Optimierung basierend auf umfassenden Datenmustern minimiert Fehler und erhöht die Systemleistung.
  • Echtzeit-Anpassung: Flexible Reaktion auf Änderungen in Prozessparametern und Umgebungsbedingungen.
  • Skalierbarkeit: Einsetzbar in verschiedensten Branchen, von der Industrieautomation über Pakethandling bis zur Medizintechnik.

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Die Technologie dahinter

Unsere Lösung kombiniert modernste KI-Technologien und datengetriebene Ansätze:

  • Neuronale Netzwerke: Analysieren und lernen aus großen Datenmengen, um präzise Auslösungen des Schaltausgangs zu generieren.
  • Predictive Analytics: Nutzung von historischen und Echtzeit-Daten für proaktive und adaptive Optimierungen.
  • Automatisierte Integration: Direkte Anbindung an bestehende Sensor-/Aktor-Systeme und Steuerungs-Software für eine nahtlose Implementierung.
Data Insights

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein Hersteller von Paket-Handling-Systemen in führenden Paket-Logistikzentren möchte bei den eingesetzten Schlauchhebern ein zu schweres Paket abwerfen, bevor dieses abreißt. Dadurch werden Schäden am Schlauchheber vermieden. Durch die Vielzahl an unterschiedlichen Paketformen, Oberflächen und Verpackungsmaterialien, ist es nicht möglich, einen bestimmten Vakuumwert voreinzustellen. Das Abreißen muss durch das Vakuumverhalten am Haltepunkt im Voraus erkannt werden und ein Abwurf-Vorgang initiiert werden.

  • Die KI analysiert kontinuierlich Datenströme aus dem Sensornetzwerk und erkennt Muster sowie Abweichungen.
  • Durch Anwender-Feedback kann das Triggerverhalten kontinuierlich verbessert werden.
  • Durch lokale Datenverarbeitung im Sensor lassen sich extrem kurze Reaktionszeiten realisieren.

Das Ergebnis: Mittels Erkennung des Vakuumverhaltens bei Überlastung des Schlauchhebers wird ein Trigger abgeleitet, welcher mittels Sensor-Schaltausgang ein Ablassventil öffnet, so dass das Paket abgeworfen wird bevor es abreißt. Dies verlängert die Lebensdauer des Schlauchhebers erheblich, die Betriebskosten werden massiv gesenkt, was v.a. in großen Logistikzentren ein erheblicher Wettbewerbsvorteil ist.

Fazit

Mit unserer KI-gestützten Lösung für Data Insights optimieren Sie die Leistung und Lebensdauer Ihrer Systeme, minimieren Ausfallzeiten und maximieren die Prozesssicherheit. Nutzen Sie die Stärken der KI, um datenbasierte Entscheidungen zu automatisieren und die Zukunft Ihrer Technologien zu gestalten.

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