3DSignals menguraikan perawatan mesin dengan analitik suara

Salah satu aspek yang paling menarik dari IoT industri adalah kemampuan teknologi sensor untuk memecahkan masalah yang telah menjangkiti industri tradisional selama bertahun-tahun atau bahkan puluhan tahun. Salah satu masalah tersebut adalah perawatan dan perbaikan mesin. Hingga saat ini, pemeliharaan seperti itu biasanya memakan waktu, biaya, dan dibatasi oleh tantangan untuk menemukan pekerja terampil yang sesuai.

Startup yang berhasil menjawab tantangan ini melalui kombinasi  IoT dan machine learning adalah perusahaan Israel, 3DSignals.

Saya berbicara dengan Amnon Shenfeld, salah satu pendiri, dan CEO untuk mempelajari lebih lanjut. Saya selalu ingin tahu bagaimana orang mendapatkan ide untuk memulai mereka. Untuk Shenfeld, ini dimulai dengan perjalanan kereta sederhana:

Shenfeld memiliki latar belakang dalam pembelajaran yang mendalam dan dia menjelaskan, “Saya cukup yakin saya dapat melatih jaringan saraf untuk mengenali suara-suara ini untuk melaporkannya secara otomatis dan mengklasifikasikannya, kemudian (dan dengan beberapa verifikasi oleh para ahli), membangun sistem berbasis pada suara yang akan menambahkan banyak informasi penting mengenai kondisi mesin.”

Dengan ide yang tidak akan berhenti, Shenfeld memulai kunjungan lapangan, dengan sekelompok teman dari berbagai disiplin ilmu:pembelajaran mesin, matematika, teknik elektro, hingga pabrik baja lokal.

“Kami bertanya kepada staf, apa yang sering gagal di sini? Salah satu jawabannya adalah mata gergaji, mereka memotong profil baja dan balok, dan akibatnya, mereka sering rusak. Mereka memberi tahu kami sesuatu yang sangat luar biasa:'kami memiliki efisiensi 50% dan kami sangat bangga karenanya karena dalam industri baja itu dianggap banyak,'” katanya.

Dia menambahkan bahwa sekarang “kami adalah orang-orang perangkat lunak, dan kami terkejut karena jika Anda menginvestasikan semua uang ini untuk listrik, tenaga kerja, peralatan, ruang fisik, Anda mungkin ingin mendapatkan lebih dari 50% waktu aktif. Mereka mengatakan sebelum mereka mengambil alih bisnis yang mereka lakukan 20%, dan salah satu masalah utama mereka adalah kegagalan blade yang tidak dapat mereka prediksi; mereka akan menghabiskan setidaknya 20 menit untuk setiap penggantian blade dan mereka akan memiliki rata-rata 3 per hari per lini produksi.

“Jadi kita berbicara tentang lebih dari satu jam sehari per mesin yang dihabiskan untuk mengganti mata gergaji, belum lagi dampak sisa pada mesin jika mata gergaji pecah. Mereka mencoba teknologi pemantauan yang ada (misalnya arus, suhu) tetapi tidak berhasil,” katanya.

Shenfeld berpikir dia dan teman-temannya dapat membantu dan dorongan untuk membuat 3DSignals sangat besar.

Mengganggu siklus pemeliharaan preventif

Perawatan mesin secara tradisional merupakan proses yang melelahkan yang memerlukan pengiriman orang fisik di sekitar setiap pabrik/pabrik/tempat kerja untuk memeriksa mesin individu, biasanya pada jadwal yang ditentukan. Ini secara tradisional bergantung pada seorang insinyur untuk mengidentifikasi anomali, dan meresponsnya dengan tepat.

Seperti yang dijelaskan Shenfeld, “Orang-orang dulu sangat mengandalkan akustik, misalnya di mobil mereka, (untuk melihat apakah terdengar) normal atau terdengar agak aneh. Dengan cara yang sama, teknisi yang dapat mendengar pompa dapat memberi tahu Anda mana yang bekerja dengan baik atau tidak.”

Memang, 3DSignals adalah perusahaan IoT pertama yang memanfaatkan teknologi sensor untuk memantau mesin melalui suara. Sistem mereka dapat diperluas ke berbagai mesin “berdasarkan pengetahuan tentang bagaimana seharusnya suara mesin serupa dan juga mempelajari akustik suara yang sangat spesifik dari mesin tertentu.

Ini sangat mirip dengan proses manusia, jika Anda berbicara dengan teknisi pemeliharaan yang memantau sekelompok mesin, dia tahu apa yang normal atau tidak untuk setiap mesin dan sistem ini mengemulasi perilaku ini dengan jaringan saraf, dengan kata lain, pembelajaran mendalam.”

Ini semua mengarah pada peningkatan efisiensi dalam pemeliharaan dan kemampuan untuk memprediksi masalah sehingga seorang engineer dapat merespons sesuai kebutuhan, bukan hanya dalam kerangka waktu pemeliharaan preventif yang sudah ada sebelumnya.

Sistem 3DSignals disertai dengan platform dan cloud yang mudah digunakan yang berarti bahwa "Sampel suara bahkan dapat dikirim ke pabrikan motor, pompa, katup, memberikan mereka kembali pengetahuan yang sangat alami ini." Ia memiliki kedekatan alami dengan industri energi, katanya, di mana “mereka memiliki begitu banyak turbin yang berputar tanpa ada orang di sebelahnya…Mereka datang untuk perawatan rutin mereka untuk memperbaiki pompa, lalu melihat peralatan yang sama sekali berbeda adalah gagal karena kedengarannya. Mereka tidak memiliki metode lain sebelum kita.”

Teknologi suara sebagian besar telah diteliti di dunia akademis untuk pengenalan suara, terutama dalam pembelajaran mendalam dan algoritme. Seperti yang dicatat Shenfeld, “Kami berada di ujung tombak dalam mengembangkan perangkat lunak dan algoritme serta mengembangkan pendengaran otomatis. Ini sangat menarik.”

Bahkan Elon Musk mengandalkan suara misteri untuk mencoba memecahkan ledakan Space X Falcon 9:

Shenfeld menjelaskan bahwa dalam mempresentasikan idenya kepada perusahaan, dia meminta ruangan yang penuh dengan staf yang sesuai, “Apakah Anda tahu bagaimana mesin Anda bekerja dengan suara? Saya tidak pernah mendapatkan kata tidak.” Dengan teknologi yang memiliki kedekatan alami dengan berbagai sektor mulai dari pertambangan hingga pertanian hingga mobil otomatis, ini bukan pertama kalinya Anda mendengar tentang 3DSignals.