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Siemens ha complementado la aplicación Mindsphere Predictive Service Assistance con un módulo basado en la IA. El nuevo módulo de Inteligencia Artificial identifica patrones de fallo concretos en los motores en una etapa temprana, como la desalineación o un cojinete defectuoso.
Así pues, la aplicación ayuda a los usuarios a reducir los tiempos de inactividad y a mejorar aún más las piezas de repuesto y los procesos de mantenimiento. El nuevo módulo de inteligencia artificial para motores utiliza una red neuronal para resolver lo que se implementó anteriormente utilizando un valor límite de KPI definido. Esto permite al módulo detectar anomalías incluso antes del valor límite definido y proporciona indicaciones claras del tipo y la gravedad de los fallos y su desarrollo.
En cuanto la aplicación detecta indicios de un error, advierte al usuario y genera una fecha de vencimiento que indica cuándo debería corregirse preferentemente el error y qué medidas se recomiendan para evitar una parada imprevista. La asistencia de los servicios de predicción con el nuevo módulo de inteligencia artificial basado en la inteligencia artificial se ofrece como parte de la evaluación de los servicios de predicción. El paquete incluye un servicio de configuración personalizado que garantiza que la aplicación Mindsphere con el nuevo módulo basado en la IA funcione de forma óptima según los requisitos del cliente.
La aplicación Mindsphere Predictive Service Assistance es un elemento central de Predictive Services for Drive Systems, una extensión estandarizada del contrato de servicio local. Se utiliza para un mantenimiento más eficiente de los sistemas de accionamiento Sinamics y Simotics utilizados en bombas, ventiladores y compresores, entre otras cosas. Con Predictive Services for Drive Systems, los clientes se benefician de una mayor productividad y de la reducción del tiempo de inactividad no planificado de sus máquinas y sistemas. Con el apoyo de la respectiva aplicación Mindsphere, los usuarios también disfrutan de una total transparencia en cuanto a las piezas de repuesto y las actividades de mantenimiento para minimizar los riesgos a través de un simple análisis de puntos débiles. La aplicación también contribuye a un mantenimiento más eficiente y a la reducción de los tiempos de inactividad planificado, aseguran los responsables de la compañía.
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