Basierend auf einem selbstentwickelten KI-basierten Cluster für thermische Modelle vergleicht das „Smart Eye“ Echtzeitdaten mittels mehrdimensionaler Analyse mit einer Datenbank historischer Betriebsbedingungen in Millionenhöhe. Durch den Einsatz dynamischer Kompensationsalgorithmen des Deep Learning wird Folgendes erreicht:
Präzise Anomalieerkennung: Genauigkeit der Temperaturfeldrekonstruktion von ±0,5°C, wodurch Probleme wie Rohrverstopfungen und Leckagen schnell lokalisiert werden.
Proaktive Vorhersage: Vorhersage von Korrosionstendenzen an Rohren 30 Tage im Voraus, Quantifizierung der abnehmenden Wärmeaustauscheffizienz, um potenzielle Ausfälle zu verhindern.
Intelligente Diagnose: Ein integrierter Wissensgraph mit über 150 Fehlermodi, kombiniert mit einer Expertendatenbank, generiert automatisch Wartungspläne und verlagert den Fokus von reaktiver Reaktion auf proaktive Prävention.