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A low cost IoT solution for predictive maintenance of small electric motors to...

A low cost IoT solution for predictive maintenance of small electric motors towards the Factory of the Future Electric motors are one of the main components in industries, thus knowing their health state exploiting predictive maintenance programs is nowadays more than necessary in the vision of the Factory of the Future. The correct appli... ver más

31/05/2018

NEW GENERATION SEN...

71K€

Presupuesto del proyecto: 71K€

Líder del proyecto

NEW GENERATION SENSORS SRL No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2018-05-31

SMEInst-01-2016-2017: Open Disruptive Innovation Scheme

I+D

Cerrada hace 9 años

0% 70% 100%

Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

1 Participantes

NEW GENERATION SENSORS SRL

50.00K€ | Lider

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Duración del proyecto: 6 meses Fecha Inicio: 2017-11-21
Fecha Fin: 2018-05-31

Líder del proyecto

NEW GENERATION SENSORS SRL No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 71K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Electric motors are one of the main components in industries, thus knowing their health state exploiting predictive maintenance programs is nowadays more than necessary in the vision of the Factory of the Future. The correct application of these programs will reduce the repairing costs and the unplanned downtime, will generate savings in employees’ time and will optimise the energy consumption. So far, only expensive and bulky monitoring equipments, targeted to costly electric motors (e.g., carbon mills on power plants), are available on the market. These systems provide raw data that can be only manipulated by specialists. For these reasons, large firms currently may only implement predictive maintenance programs on costly electric motors and in that case they must employ experts capable of understanding the data provided by these systems. However, the large part of active industrial motors is small-medium sized and, for these reasons, are unmonitored. These motors are usually a key asset in SMEs’ production process. In this proposal, we aim at the predictive maintenance democratisation, i.e. a shift of its benefits also to smaller size motors. This can be done with a low-cost and easy-to-use system based on Internet of Things technologies. Particularly, we aim at improving and evaluating the market potential of a system capable to process, automatically understand motors’ health states and warn the end user in a simple manner, thus providing its benefits to both large firms and SMEs.

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