trillingen herkennen voordat iets vastloopt.
Een onverwachte storing begint vaak met een subtiele afwijking. TinyML-modellen herkennen trillingspatronen die afwijken van normaal gedrag. Zo krijg je een waarschuwing voordat een lager slijt of een as scheefloopt. Jij bespaart op dure stilstand en onderdelen.
temperatuur en geluid slim interpreteren.
Tiny sensoren kunnen temperatuurpieken of ongebruikelijke geluiden meten. Door die data direct lokaal te analyseren, zie je snel of er iets oververhit raakt of trilt. Je hoeft niet te wachten op rapportages – je krijgt directe signalen van je eigen machine.
leren van normaal gedrag.
Ook zonder foutdata kan TinyML leren wat ‘normaal’ is. Daardoor herkent het systeem zélf wat afwijkt van de standaard. Het model wordt dus slimmer naarmate je het gebruikt. Zo bouw je voorspellend onderhoud op, op jouw eigen proces.
TinyML is geen toekomstmuziek. Het is er nu. En het past op je bestaande machines – zonder dure aanpassingen. In het Fieldlab testen we dit soort toepassingen met bedrijven zoals jij. Sluit jij je ook aan bij verduurzaming en versnelling? We denken graag met je mee.
Meer weten?
For all information on the Fieldlab Edge AI for Smart Industry, contact us at fieldlab@techport.nl. We will get back to you as soon as possible.
📧 fieldlab@techport.nl | 📱 06 - 18 84 73 00