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Inspektionssystem für stetige automatische Prüfung von Förderanlagen.
Digitale Transformation traditioneller Branchen
Inspektionsroboter für Bandförderer mit Schüttgut
Bandförderer
Bandförderer sind Reibungsantrieb-Maschinen für den kontinuierlichen Materialtransport. Sie bestehen aus Rahmen, Band, Tragrollen, Trommeln, Spannvorrichtung und Antrieb und bilden eine Materialstromlinie vom Aufgabepunkt bis zur Entladestelle.
Bandförderer sind komplexe, große elektromechanische Systeme mit vielfältigen Fehlerarten der Subsysteme. Ein Ausfall bedeutet schwierige, langwierige Reparaturen vor Ort, hohen Personal- und Materialaufwand, sinkende Wirtschaftlichkeit und sogar Lebensgefahr.
Im Betrieb treten vielfältige Fehlerereignisse auf. Zur Sicherheit der Produktion müssen charakteristische Signale typischer Zustände online erfasst und analysiert, versteckte Verschleißtendenzen früh erkannt und Fehler vor ihrem Auftreten beseitigt werden.
Inspektionsroboter für Bandförderer
Fortschritte bei Sensorik, Hochgeschwindigkeitsnetzen und Rechenleistung haben die KI-Entwicklung stark vorangetrieben und die Verbindung neuer KI mit klassischem Industriewartungsbetrieb ermöglicht. Sensorik und Machine Learning überwachen Schlüsselkomponenten in Echtzeit und analysieren die Zustandsentwicklung — Wartung wird automatisiert und intelligenter, Kosten sinken, Effizienz und Produktivität steigen.
Das Kontrollzentrum steuert die Roboter aus der Ferne in Echtzeit; gesammelte Daten gelangen über ein dediziertes Netz in das Zentrum. Das Wartungspersonal trifft anhand von Live-Bildern und Analysedaten die endgültige Beurteilung des Anlagenzustands.
Intelligente Überwachung
Der Inspektionsroboter trägt drei berührungslose Infrarot-Wärmebildkameras zur positionsgenauen Temperaturmessung der oberen und unteren Tragrollen. Überschreitet eine Erwärmung den Schwellwert, gibt das System Alarm. Da sich Einsatzbedingungen stark unterscheiden, nutzt die Strategie die relative Temperatur als Kriterium und reduziert Fehlalarme durch Umgebungs- oder Gerätefaktoren wirksam.
Der Roboter ist mit einem hochempfindlichen Mikrofon ausgestattet, das ungewöhnliche Geräusche von Galerie, Anlagen, Stahlgerüst und Rollen in Echtzeit erfasst — lockere Schrauben, Risse in Schweißnähten, Gerüstwackeln. Durch Vergleich mit Referenzsamples werden Merkmale extrahiert, ein Klassifikationsmodell trainiert und bei Anomalien Alarm ausgelöst und protokolliert.
Fehlerlokalisierung und Frühwarnung
Fortschritte bei Sensorik, Hochgeschwindigkeitsnetzen und Rechenleistung haben die KI-Entwicklung stark vorangetrieben und die Verbindung neuer KI mit klassischem Industriewartungsbetrieb ermöglicht. Sensorik und Machine Learning überwachen Schlüsselkomponenten in Echtzeit und analysieren die Zustandsentwicklung — Wartung wird automatisiert und intelligenter, Kosten sinken, Effizienz und Produktivität steigen.
Das Kontrollzentrum steuert die Roboter aus der Ferne in Echtzeit; gesammelte Daten gelangen über ein dediziertes Netz in das Zentrum. Das Wartungspersonal trifft anhand von Live-Bildern und Analysedaten die endgültige Beurteilung des Anlagenzustands.
