Ik ga een predictief onderhoudssysteem ontwikkelen

Dit project ontwikkelt een predictief onderhoudssysteem met behulp van acoustische analytics, geavanceerde soft sensors en digital twin technologie. IoT-gestuurde sensoren en deep learning-modellen monitoren en analyseren de toestand van apparatuur in real-time. Akoestische sensoren vangen hoogfrequente geluidsgolven op, die worden verwerkt met geavanceerde signaalverwerkingstechnieken en machine learning om afwijkingen te detecteren en storingen te voorspellen.

Soft sensors bieden virtuele metingen die zijn afgeleid van gecorreleerde fysieke sensoren en wiskundige modellen, en geven inzicht in moeilijk meetbare parameters. Digital twin technologie creëert een virtuele kopie van de apparatuur, waardoor real-time monitoring, simulatie en optimalisatie mogelijk zijn. De schaalbare architectuur van het systeem maakt integratie met bestaande infrastructuur mogelijk, wat de datakwaliteit en betrouwbaarheid verbetert. Deze oplossing vermindert stilstand, verhoogt de efficiëntie en verlengt de levensduur van apparatuur, waardoor kosteneffectieve onderhoudsstrategieën worden gerealiseerd in diverse industriële toepassingen, van productie tot energiesector.