كيف تستخدم Nestlé تحليلات الآلات القائمة على الصوت لمنع وقت التعطل

نظرة عامة

كان المشروع، المسمى «Listen to Machine»، مشروعًا تجريبيًا تم تطويره لصالح Nestlé لتحسين مراقبة آلات المصنع. باستخدام التعلم الآلي، برنامج Visium قام ببناء نظام للاستماع إلى الحالات الشاذة في تشغيل الآلات وتنبيه المشغل عند الضرورة، مما يؤدي إلى تحسين الكفاءة وتقليل تكاليف الصيانة.

التحدي الرئيسي

لمنع انقطاع الآلات والأعطال في مواقع التصنيع الخاصة بهم، كان على مشغلي نستله مراقبة خط الإنتاج باستمرار - وهي عملية تستغرق وقتًا طويلاً ومكلفة.

كانت الشركة مستعدة لاستكشاف طريقة أكثر كفاءة ودقة لاكتشاف التشوهات في الماكينة وزيادة وقت التشغيل إلى أقصى حد.

كيف ساعدنا

يعتمد معظم المشغلين على الإنذارات التي تطلقها مستشعرات الجهاز لتحديد الأعطال. لكن هذه آلات قديمة وغير مجهزة بأي تقنية استشعار. إذن، كيف يمكننا إنشاء نظام قائم على الصوت من شأنه إخطار المشغلين في الوقت الفعلي بالمشكلات المحتملة مع توفير الرحلة لهم؟

لقد طورنا جهازًا مجهزًا بميكروفون اتجاهي يستخدم نموذج ML لإجراء الحوسبة المتطورة. يجمع الحل البيانات من الميكروفون لتتبع أنماط الصوت في الوقت الفعلي، ويكتشف الحالات الشاذة، ويصنفها ويصعدها إلى لوحة معلومات المشغل للتدخل في الوقت المناسب ومزيد من المراجعة - كل ذلك في أقل من ثانية واحدة.

التأثير

زيادة الفعالية الإجمالية للمعدات

من شأن التدخلات السريعة والدقيقة أن تساعد في منع أعطال الماكينة وتقليل التعطيل وتحسين الإنتاجية.

تكاليف صيانة أقل

سيزداد متوسط العمر المتوقع للآلات مع تقليل الحاجة إلى أعمال الصيانة.

إنتاجية محسنة

عندما يتم إخطار المشغلين على لوحة القيادة الخاصة بهم في الوقت الفعلي، يمكنهم تقييم الخلل بسرعة من غرفة التحكم.

تحقق من الفيديو هنا لمزيد من المعلومات حول المشروع.