Üretim bantlarındaki motor, rulman veya kompresörlerdeki mekanik aşınmalar çoğu zaman ilk olarak ses frekanslarındaki değişimlerle kendini belli eder. Ancak geleneksel yapıda bu değişimleri yakalamak, yalnızca tecrübeli teknisyenlerin makine yanından geçerken duyduklarına bağlıydı. Yüksek gürültülü bir tesiste bakım planlamasını insan kulağına ve vardiya şansına bırakmak, öngörülemeyen makine duruşlarına ve yüksek onarım maliyetlerine yol açıyordu.

İnsan duyusuna dayalı bu süreci, makine ucunda çalışan objektif bir akustik analiz sistemine dönüştürdük. Geliştirdiğimiz yapay zeka modeli, tesisin genel ortam gürültüsünü filtreleyerek yalnızca ilgili makinenin mekanik frekans bantlarına odaklanıyor. Sistem her makinenin sağlıklı çalışma imzasını öğreniyor; örneğin bir rulmandaki aşınma kaynaklı desibel sapmalarını anlık olarak ölçüyor ve durum kritik eşiği aştığında, arıza henüz makineyi durduracak boyuta gelmeden bakım ekibine uyarı gönderiyor.