Meine Smartwatch misst zum Beispiel meine durchschnittliche Herzfrequenz, zählt meine täglichen Schritte und schätzt sogar meine VO2max. All das geschieht gleichzeitig mit einem hochpräzisen Gerät, das bequem an meinem Handgelenk sitzt. Im Laufe der Zeit kann ich Trends und Zusammenhänge erkennen – etwa zwischen der Anzahl meiner Schritte und meinem Gewicht sowie zwischen der Intensität und Häufigkeit meines Trainings und dessen direkten Auswirkungen auf meine VO2max. Da wir solche detaillierten Informationen nutzen, um unsere Gesundheit zu optimieren, warum sollten wir dann nicht ähnliche Konzepte anwenden, um den „Zustand“ eines Sprühstrahls zu bewerten?
Mithilfe der SprayScan®-Software, Reduced-Order-Modellen (ROM) und maschinellem Lernen sind wir in der Lage, den „Zustand“ eines Sprühstrahls innerhalb eines Prozesses zu bewerten. Indem wir unsere Geräte beispielsweise darauf trainieren, einen „gesunden“ Sprühstrahl innerhalb eines Gas-Kühlprozesses zu identifizieren, können wir anschließend ROM nutzen, um den Sprühstrahl zu optimieren. Neben der Prozessoptimierung können wir die Auswirkungen eines „ungesunden“ Sprühstrahls visualisieren und quantifizieren. Die Diagnose ungesunder Sprühstrahlen ermöglicht es uns, Korrekturmaßnahmen mit unglaublicher Genauigkeit vorzuschlagen. Die „Heilung“ des Sprühstrahls zur Verbesserung des Prozesses mindert das Risiko, bis die Düse sicher ausgetauscht werden kann.
Mit Technologien wie SprayScan können Prozesse, die früher als statisch galten und zur Korrektur und Wartung menschliches Eingreifen erforderten, nun dynamisch werden und sich mitten im Prozess anpassen, um Veränderungen bei Durchfluss, Chemie oder Maschinen zu berücksichtigen. Ähnlich wie die Begriffe „gesund“, „ungesund“ und „Heilung“ Analogien zu biologischen Prozessen darstellen, ermöglicht die Diagnose von Sprühbildern auf ähnliche Weise, dass sich physikalische Prozesse selbst korrigieren und anhand von Umwelteinflüssen an Reize anpassen können.
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