Predictive Maintenance im Schweizer Post-Verteilzentrum mit LeanPredict

02.07.2018

Unser Innosuisse Projekt LeanPredict, bei welchem LeanBI (heute Substring) Hauptumsetzungspartner ist, macht Fortschritte. Die Hochschule für Technik Rapperswil HSR, unser Hochschulpartner gemeinsam mit der FHS St. Gallen, hat dazu einen Artikel verfasst, den wir Ihnen in diesem Blog gerne zur Verfügung stellen. Wir setzen im Projekt mit unserem Anwendungspartner der Schweizerischen Post und drei weiteren Partnern (Neratec AG, Küffer AG, acs AG) eine modulare Predictive Maintenance Lösung um, die im intralogistischen Bereich Verbreitung finden wird.

Das Projekt hat mittlerweile zu einer produktiven KI-Lösung für die Überwachung der Kippschalensortierer der Post geführt – die vollständige Case Study zur Predictive Maintenance bei der Post beschreibt die heutige Lösung im Detail.

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Predictive Maintenance Lösungen – Das gesamte PdM-Portfolio von Substring: Vibrations-Monitoring, Akustik, optische Erkennung, Deep Learning und die LeanPredict-Plattform, die aus diesem Innosuisse-Projekt hervorgegangen ist.

Schadenserkennung mittels Akustiksignalen – Die akustische Technologie, die heute bei der Post im Einsatz ist: Ein einzelner Sensor erkennt Schäden an 900 Sortier-Wagen anhand ihres individuellen Klangprofils.

Automated Bridge Defect Recognition – Ein weiteres Innosuisse-Projekt von Substring mit der OST und HES-SO Genf – diesmal für die automatisierte Schadenserkennung an Brücken.

Manufacturing Data Architecture – Wie eine industrielle Datenarchitektur vom Sensor bis zum Dashboard strukturiert aufgebaut wird.

Vom Shopfloor zum Insight – Der Weg von Rohdaten aus der Produktion zu verwertbaren Erkenntnissen – in drei Schritten.

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