SW 提供结构化的机器检查，并提供具体的行动建议。
对于用户而言，加工中心的可用性是生产力的决定性杠杆，因此每个部件的制造成本也是如此。 对于保修期已过的旧机器尤其如此。 Schwäbische Werkzeugmaschinen GmbH (SW) 现在通过基于人工智能的结构化检查和数据评估主动支持全球用户。 从长远来看，这为用户提供了其软件系统的高可用性和流程可靠性。 因此，SW 为需要进行的任何维修创建了一个优先的行动计划，包括详细的报价。
长期以来，以固定价格进行检查对于驾驶者来说是理所当然的事情。 SW 通过使用寿命升级将这种方法转移到全球安装的大约 6,000 台机器上。 检查从相关系统的数据查询提前开始。 例如，SW 服务使用这些数据创建特定于主轴的“路径”，用于电机主轴的滚柱轴承分析，并将其传输到滚柱轴承分析设备。
随后的机器现场检查包括结构检查，包括主轴几何检查、液压油样本和基于人工智能的电机主轴滚柱轴承分析。 在机器继续生产的同时，使用特殊方法对数据和样本进行评估。 SW 的主轴组件还在滚子轴承分析的数据评估中使用“机器学习”算法，并可靠地评估状况。 所有数据都安全地存储在 SW 数据库中，并作为下次检查的参考值。 这使 SW 服务专家能够识别长期变化和趋势，并在早期阶段从中获得磨损。
评估后，SW 对机器状况进行详细分析，并提出行动建议，以确保机器在下一次维护间隔之前的过程可靠性。 根据详细的成本估算和预期的维修时间，客户可以自由决定是否以及何时实施这些措施。 操作员视野中的检查标签会告知他十二个月后的下一次检查日期。 归根结底，这与汽车一样：并非所有措施都必须立即执行，但其他措施必须尽快实施，否则将陷入停顿。
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