NTN Yeni Teknolojisini, Rulman Hizmet Ömrü İçin Yüksek Hassasiyetli Algılama Teknolojisini Biliyor Musunuz?

NTN Co., Ltd. (bundan sonra NTN olarak anılacaktır), birden fazla yapay zekayı birleştirerek rulmanların hizmet ömrünü yüksek doğrulukla tespit edebilen yeni bir teknoloji geliştirdi. Bu teknoloji, rulmanların hizmet ömrünü ufalanmadan tamamen arızalanmaya kadar daha doğru bir şekilde tahmin edebilir. Bu teknolojinin araştırılması ve geliştirilmesi, makine ve ekipmanlara yönelik bakım planlarının verimliliğinin artırılmasına yardımcı olacak, böylece maliyetlerden tasarruf edilecek ve üretim verimliliği artırılacaktır.

Uzun süreli kullanımlarda makine içindeki rulmanlarda hafif soyulmalar meydana gelebilir. Bu soyulmanın tamiri mümkün olmayan bir bölgede meydana gelmesi durumunda makine normal çalışmasını etkilemeden çalışmaya devam edebilir. Rulmanın durumu titreşim verilerinin tespiti yoluyla bilinebilse de, yatağın ufalandıktan sonra ne kadar süreyle kullanılabileceğini doğru bir şekilde tahmin etmek zordur. Genellikle ya rulmanı mümkün olan en kısa sürede değiştirmeyi ya da değiştirmeden önce rulmanın tamamen hasar görmesini beklemeyi seçersiniz. Ek olarak, bazı vasıflı tamirciler yılların deneyimine dayanarak rulmanların ne zaman değiştirilmesi gerektiğini söyleyebilir. Bununla birlikte, iş gücü tasarrufu ve otomasyonun gelişmesiyle birlikte, makine ve ekipmanların arıza sürelerini azaltmak ve bakım maliyetlerini azaltmak amacıyla, rulmanların değişim periyodunu daha doğru bir şekilde tespit etmek için yüksek hassasiyetli ömür tespit teknolojisine yönelik artan bir talep vardır.

NTN tarafından yakın zamanda geliştirilen hizmet ömrü tespit teknolojisi, rulmanların hizmet ömrünü dökülmeden kırılmaya kadar yüksek doğrulukla tahmin etmek için derin öğrenmeyi ve Bayesian öğrenmeyi birleştirir. Birçok yapay zeka modeli arasından NTN, görüntü işlemede uzmanlaşmış evrişimli bir sinir ağını seçti. Rulmanın titreşim verilerini görüntü verisine dönüştürerek rulmanın hasar durumunu ve ömrünü tespit edebilir. Ayrıca rulman hasarındaki bireysel farklılıkları ve tespit verilerindeki hataları dikkate alan NTN, daha güvenilir bir tahmin modeli oluşturmak için Bayesian doğrusal regresyonunu da kullanıyor. Birlikte ele alındığında, NTN'in yeni teknolojisi, geleneksel yöntemlere kıyasla (NTN'nin geleneksel algılama yöntemleriyle karşılaştırıldığında) algılama doğruluğunu %30 oranında artırıyor.

NTN ve Japonya Ulusal Üniversite Şirketi, Osaka Üniversitesi Mühendislik Enstitüsü, 2017 yılında ortaklaşa "NTN Yeni Nesil İşbirliği Araştırma Enstitüsü"nü kurdu. Bu enstitü çerçevesinde NTN, Associate'in araştırma ekibiyle derinlemesine bir işbirliği yürüttü. Ortak araştırma ve geliştirme için Osaka Üniversitesi'nden Profesör Kenichi Fukui (Endüstriyel Bilim Enstitüsü). Bu yenilikçi teknoloji, NTN'nin rulman teknolojisindeki kapsamlı deneyiminin Osaka Üniversitesi'nin gelişmiş yapay zeka araştırmalarındaki başarılarıyla birleştirilmesiyle başarıyla hayata geçirildi.

 

NTN, bu teknolojiyi gerçek bakım hizmetlerine uygulamaya kararlıdır. Makine ve ekipmanların zamanında bakımı sayesinde rulmanlar en iyi durumda tutulabilir, böylece üretim verimliliği artırılabilir ve çevresel emisyonlar azaltılabilir.

Gelecekte NTN, bu teknolojinin pratik kullanımını gerçekleştirmek ve yüksek kalitede satış sonrası hizmetler sunmak için fizibilitesini doğrulamak amacıyla deneyler yapmaya devam edecek.


Biz (SUN RISES GROUP LIMITED) HONGKONG, ÇİN'de çok büyük bir NTN rulman tedarikçisiyiz. Daha Fazla Seçiminiz İçin Stok Listesinin Bir Parçası.