System stworzony przez Elmodis pozwala na monitoring, diagnostykę maszyn, a przede wszystkim - przewidywanie awarii. Wykrywanie anomalii w pracy sprzętu odbywa się w oparciu o pomiary elektryczne oraz innowacyjne algorytmy, które potrafią się uczyć czyli wykorzystują tzw. machine learning. Kluczową cechą takich systemów jest zdolność do zbierania, wiązania i przekazywania pozyskanych w ten sposób danych dotyczących pracy maszyn. Dzięki systemowi łatwiejsze jest podejmowanie właściwych decyzji dotyczących utrzymania parku maszynowego. To ma także kluczowe znaczenie dla zakładów Jastrzębskiej Spółki Węglowej, która musi sprostać wyzwaniom innowacyjnego przemysłu 4.0.
- Chcemy, by technologia dostarczona przez naszego nowego partnera skutecznie pracowała także w zakładach JSW – mówi Daniel Ozon, prezes zarządu JSW SA. – To doskonały sposób na oszczędności związane z eksploatacją maszyn.
Rozwiązanie dostarczane przez Elmodis to kompletny system, który przez cała dobę monitoruje stan maszyn. Pozwala to na uniknięcie nieplanowanych przestojów, obniżenie kosztów eksploatacji maszyn, a w efekcie zapewnia większą dostępność całego parku maszynowego. Działanie systemu nie wymaga w dodatku ingerencji w instalację i budowę maszyn.
- Chcemy, aby ludzie, maszyny oraz systemy IT automatycznie wymieniały się informacjami w całym procesie produkcji węgla, w obrębie wszystkich zakładów JSW S.A. a także kluczowych systemów IT działających w Grupie Kapitałowej JSW – mówi Piotr Toś, prezes zarządu Advicom sp. z o.o. – Ponadto, system ma znacznie ułatwić i przyspieszyć wykrywanie anomalii w pracy maszyn na wczesnym etapie, co w efekcie pomoże skutecznie zapobiegać nieprzewidzianym awariom.
System Elmodis został stworzony przez grupę polskich inżynierów wywodzących się ze środowiska akademickiego. Teraz czas na serię spotkań związanych z przygotowaniem wdrożenia systemu w zakresie pracy wybranych maszyn i urządzeń w JSW.
