3DSignals decifra a manutenção da máquina com análise de som

Um dos aspectos mais atraentes da IoT industrial é a capacidade da tecnologia de sensor de resolver problemas que atormentam as indústrias tradicionais há anos, se não décadas. Um desses problemas é a manutenção e reparos da máquina. Até recentemente, essa manutenção era normalmente demorada, cara e limitada pelo desafio de encontrar trabalhadores devidamente qualificados.

Uma start-up que está respondendo com sucesso a esses desafios por meio de uma combinação de IoT e aprendizado de máquina é a empresa israelense 3DSignals.

Falei com Amnon Shenfeld, cofundador e CEO para saber mais. Estou sempre curioso para saber como as pessoas têm a ideia para seu start-up. Para Shenfeld, tudo começou com uma simples viagem de trem:

Shenfeld tem experiência em aprendizado profundo e explicou:"Eu tinha certeza de que poderia treinar uma rede neural para reconhecer esses sons a fim de relatá-los automaticamente e classificá-los, então (e com algumas verificações por especialistas), construir um sistema baseado em sons que acrescentariam muitas informações significativas sobre a condição das máquinas. ”

Com uma ideia que simplesmente não desistia, Shenfeld iniciou uma viagem de campo, com um grupo de amigos de várias disciplinas:aprendizado de máquina, matemática, engenharia elétrica, para uma usina siderúrgica local.

“Perguntamos ao pessoal, o que costuma falhar aqui? Uma das respostas foram as lâminas de serra, elas cortavam perfis de aço e vigas e, como resultado, freqüentemente apresentavam quebras. Eles nos disseram algo bastante surpreendente:‘temos 50% de eficiência e estamos muito orgulhosos disso porque na indústria do aço isso é considerado muito '”, disse ele.

Ele acrescentou que agora “somos profissionais de software e ficamos chocados porque, se você investir todo esse dinheiro em eletricidade, mão de obra, equipamentos, espaço físico, provavelmente desejará ter mais de 50% de tempo de atividade. Eles disseram que antes de assumirem o negócio, estavam fazendo 20%, e um de seus principais pontos fracos eram as falhas de lâmina que eles não podiam prever; eles gastariam pelo menos 20 minutos em cada substituição de lâmina e teriam em média 3 por dia por linha de produção.

“Então, estamos falando sobre mais de uma hora por dia por máquina gasta substituindo as lâminas de serra, sem mencionar quaisquer impactos residuais nas máquinas se as lâminas quebrarem. Eles tentaram as tecnologias de monitoramento existentes (por exemplo, corrente, temperatura) sem sucesso ”, disse ele.

Shenfeld pensou que ele e seus amigos poderiam ajudar e o ímpeto para criar 3DSignals estava ansioso para ir.

Interrompendo o ciclo de manutenção preventiva

A manutenção da máquina é tradicionalmente um processo trabalhoso que requer o envio de uma pessoa física em cada fábrica / planta / local de trabalho para inspecionar as máquinas individuais, normalmente em um cronograma definido. Ele tradicionalmente depende de um engenheiro para identificar anomalias e responder de acordo.

Como Shenfeld explicou, “as pessoas costumavam confiar muito na acústica, por exemplo, em seus carros, (para ver se parecia) normal ou estava soando um pouco estranho. Da mesma forma, um técnico que pode ouvir uma bomba pode dizer qual está funcionando bem ou não. ”

Na verdade, 3DSignals é a primeira empresa de IoT a utilizar tecnologia de sensores para monitorar máquinas por meio do som. Seu sistema pode se estender a uma variedade de máquinas “com base no conhecimento de como máquinas semelhantes devem soar e também no aprendizado da acústica de som muito específica de máquinas específicas.

Isso é muito parecido com o processo humano, se você fosse falar com um engenheiro de manutenção que monitora um grupo de máquinas, ele sabe o que é normal ou não para cada máquina e esse sistema emula esse comportamento com uma rede neural, ou seja, aprendizado profundo. ”



Tudo isso leva a uma maior eficiência na manutenção e a capacidade de prever problemas para que um engenheiro possa responder conforme necessário, e não apenas dentro de um período de tempo de manutenção preventiva pré-existente.

O sistema 3DSignals é acompanhado por uma plataforma e nuvem fáceis de usar, o que significa que “As amostras de som podem até ser enviadas para o fabricante do motor, bomba, válvula, devolvendo-lhes esse conhecimento tão natural”. Ele tem uma afinidade natural com a indústria de energia, disse ele, onde "eles têm tantas turbinas girando sem ninguém ao lado deles ... Eles vêm para sua manutenção de rotina para consertar uma bomba, então notam que um equipamento totalmente diferente é falhando devido a como parece. Eles não tinham nenhum outro método antes de nós. ”

A tecnologia de som tem sido amplamente pesquisada na academia para reconhecimento de voz, particularmente em aprendizado profundo e algoritmos. Como Shenfeld observa, “Estamos na vanguarda no desenvolvimento de software e algoritmos e no desenvolvimento de audição automatizada. É muito emocionante. ”

Até Elon Musk contou com um som misterioso para tentar resolver a explosão do Space X Falcon 9:


Shenfeld explica que, ao apresentar sua ideia às empresas, ele pediu salas cheias de funcionários adequados “Você saberia como sua máquina está funcionando pelo som? Eu nunca recebo um não. ” Com uma tecnologia que tem afinidade natural com uma variedade de setores, desde mineração até agricultura e carros automatizados, esta não será a primeira vez que você ouvirá falar do 3DSignals.