Kugellager

Problemstellung

  • Unerwartete Ausfälle von Maschinen in der Produktion
  • Hohe Kosten durch Stillstandszeiten
  • Erhöhte Kosten durch präventive Wartung
  • Defekte Bauteile werden erst während der Reparatur ersichtlich
  • Möglichkeit einer prädiktiven Wartung
  • Erkennung konkreter Schadensfälle
  • Maschinelles Lernen
  • Künstliche Intelligenz
  • Condition Monitoring
  • Automatisierte Algorithmen-Toolbox
  • Verschleißdetektion von Werkzeugen (z.B. beim Fräsen)
  • Lebensdauerprognose von Bauteilen (z.B. elektromechanische Zylinder)
  • Qualitätsvorhersage von Produkten (z.B. i.O., n.I.O)