MAINTENANCE PRÉDICTIVE EN CAS DE BLOCAGE DU FILTRE PAR L'ENTRAÎNEMENT D'UNE IA

En tant que pionnier dans le domaine du développement de logiciels modernes, nous nous sommes fixé comme objectif, dans le cadre d'un nouveau projet, de former, avec nos collègues du centre de compétence PME 4.0 pour les réseaux textiles de Hahn-Schickard, un AI pour le changement anticipé des filtres dans les stations d'épuration des eaux.

Cette pompe à eau contient un filtre qui filtre les grosses et les fines particules de l'eau qui la traverse et, si elle fonctionne bien, finira par les bloquer. Lorsque cela se produit, les machines reçoivent un signal et déclenchent un arrêt d'urgence - encore imprévisible. Les machines s'arrêtent inopinément et cessent soudainement de fonctionner jusqu'à ce que le filtre ait été changé.

tepcon a reconnu très tôt que cela réduit la productivité des machines et a recueilli des données auprès d'une station d'épuration des eaux au cours des deux dernières années. Comment cela fonctionne-t-il ? Dans une usine de traitement des eaux, une pompe pompe l'eau contre un filtre. La pompe provoque une vibration dans le système. Dans ce projet, entre autres, les données de vibration sont converties en images graphiques afin d'identifier les schémas de vibration en fonction du degré de contamination du filtre. L'objectif est d'utiliser les données d'un capteur de bruit de structure fixé à la pompe pour prédire l'état ou le cycle de vie du filtre à eau et le moment où il sera bouché. Aux fins de la maintenance prédictive, un changement de filtre sera à l'avenir indiqué avec un délai de trois jours.

Afin de se rapprocher de l'objectif du projet de reconnaissance des formes et, sur cette base, de former à l'IA, Hahn-Schickard utiliser des modèles de régression issus du domaine de l'apprentissage machine et - si possible - de l'apprentissage profond. De cette façon, des valeurs sont créées à partir de l'information.

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