Lager und Motoren
Die Vibrationen eines Motors werden mit seiner normalen Signatur verglichen: Ändert sie sich, wird die Wartung vor dem Ausfall geplant.
Der Ausfall kündigt sich an. Man muss nur zuhören können.
Vibrationen, Temperaturen und Arbeitszyklen werden zu Prognosen: Die Wartung kommt vor dem Stillstand der Linie. Statistische Prozesskontrolle und Prognosen arbeiten auf demselben Messwertstrom.
Prozesse: Der Ausfall kündigt sich an.
Vibrationen, Temperaturen und Arbeitszyklen werden zu Prognosen. Ein Signal, das die Grenzen verlässt, wird zur Warnung, nicht zur Überraschung.
Vibrationen und Arbeitszyklen verraten den Zahn, der sich abnutzt, bevor die Linie stillsteht.
Die Messungen werden fortlaufend abgetastet und mit den Kontrollgrenzen verglichen.
Günstige Sensoren erfassen die Messwerte und senden sie über das Kabel an das Rechenmodul.
Überschreitet ein Wert die Grenze, wird gewarnt und die Linie verlangsamt, bevor etwas kaputtgeht.
Warum es wichtig ist.
Ein Linienstillstand kostet mehr als die Wartung, die ihn verhindert hätte. Viele Ausfälle kündigen sich Wochen im Voraus an: eine Vibration, die sich ändert, eine Temperatur, die driftet, ein Zyklus, der länger wird. Das Problem ist, diese Spuren zu erfassen und rechtzeitig zu lesen.
Statistische Prozesskontrolle und vorausschauende Wartung arbeiten mit denselben Daten: Erstere prüft, ob der Prozess innerhalb der Grenzen bleibt, Letztere schätzt, wann ein Bauteil seinen Normalzustand verlassen wird.
So funktioniert es, Ebene für Ebene.
Von der Messung zum Eingriff, in fünf Ebenen.
- Sensoren
- Beschleunigungssensoren, Temperaturfühler und Zykluszähler, an der Maschine montiert.
- Edge
- Ein Modul nahe an der Maschine berechnet Kennwerte wie den Effektivwert und das Spektrum und sendet nur, was nötig ist.
- Modelle
- Regelkarten und Diagnosemodelle vergleichen die Messwerte mit dem Normalzustand und schätzen die Restlebensdauer.
- Warnungen
- Verlässt ein Kennwert seine Grenzen, wird eine Warnung mit Maschine, Messwert und überschrittenem Schwellenwert ausgelöst.
- Integration
- Die Informationen erreichen ERP, SCADA und Wartungssysteme, sodass der Eingriff in den Arbeitsplan aufgenommen wird.
Vom Signal zur Prognose.
Statistische Prozesskontrolle und vorausschauende Wartung arbeiten auf demselben Messwertstrom: Nur die Frage, die du stellst, ändert sich.
- Vorausschauende Wartung
- Diagnosemodelle auf Maschinen und Linien, vom Sensor über den Edge bis zur Cloud.
- Prozesskontrolle
- Kontrollkarten auf dem Messwertstrom und Warnungen, wenn ein Wert die Grenzen verlässt.
- Sensoren an der Maschine
- Günstige Sensoren mit Beschleunigungssensor und Gyroskop und leichte Modelle, die nahe an der Maschine laufen.
- Backend
- FastAPI und PostgreSQL mit einem Schema pro Kunde und monatlichen Datenpartitionen.
Anwendungsfälle.
Statistische Kontrolle an einer Linie
Prozessmessungen, etwa Dicken oder Temperaturen, speisen Regelkarten, die Drifts melden, bevor sie die Toleranzen verlassen.
Maschinelles Sehen für die Qualitätskontrolle
Fehlererkennung auf schnellen Oberflächen, direkt in die bestehende SPS integriert. Kein Bediener, keine Linienunterbrechungen, dokumentierte Reduzierung des Ausschusses.
Daten, Integrationen und Standards.
Wir verbinden uns mit SPS, SCADA und ERP über standardisierte Industrieprotokolle, zum Beispiel MQTT, OPC UA und Modbus. Die Messwerte werden in monatlich partitionierten Tabellen gespeichert, und die Modelle können am Edge oder auf der Plattform laufen.
Datenschutz, Sicherheit und Konformität.
- Industrielle Sicherheit
- Daten verlassen das Produktionsnetz nur über authentifizierte, verschlüsselte Kanäle, nach bewährten Verfahren für Industriesysteme.
- Keine personenbezogenen Daten
- Die Messungen betreffen Maschinen und Prozesse, nicht Personen: Taucht ein Bediener in den Daten auf, wird die Nutzung vorher festgelegt.
- AI Act
- Die Modelle sind dokumentiert, mit Trainingsdaten, Grenzen und Leistung, und ihre Einstufung nach dem AI Act wird im Einzelfall geprüft.
So starten wir.
- 01
Analyse und Umfang
Wir wählen die kritischen Maschinen, die vorherzusehenden Ausfälle und die bereits verfügbaren Daten.
- 02
Pilot an einem realen Fall
Wir montieren die Sensoren an einer Maschine und erfassen ihr Normalverhalten.
- 03
Erweiterung
Wir ergänzen Maschinen und Linien und verfeinern Schwellenwerte und Modelle mit dem Verlauf.
- 04
Betrieb und Support
Wir überwachen die Qualität der Modelle und aktualisieren sie, wenn sich die Maschinen ändern.
Begriffe, die man kennen sollte.
- Vorausschauende Wartung
- Eingriffe, die nach dem tatsächlichen Zustand der Maschine entschieden werden, nicht nach einem festen Kalender.
- Statistische Prozesskontrolle
- Methode, die eine Messgröße über die Zeit verfolgt und meldet, wenn sie die normale Streuung verlässt.
- Restlebensdauer
- Die Schätzung der Zeit oder der Zyklen, die einem Bauteil bleiben, bevor ein Eingriff nötig wird.
- Vibrationssignatur
- Das typische Muster der Vibrationen einer Maschine in gutem Zustand, als Referenz verwendet.
Häufig gestellte Fragen.
Wie lange dauert es, bis die ersten Vorhersagen vorliegen?
Zuerst muss die Maschine unter Normalbedingungen beobachtet werden, in der Regel einige Wochen. Warnungen auf Basis von Schwellenwerten können sofort starten.
Müssen wir unser SCADA ersetzen?
Nein: Die Plattform ergänzt die bestehenden Systeme und nutzt ihre Daten, ohne sie zu ersetzen.
Ist künstliche Intelligenz zwingend nötig?
Nein. Viele Ausfälle lassen sich mit statistischen Kontrollen und gut gewählten Schwellenwerten erkennen; lernende Modelle kommen dort hinzu, wo sie einen messbaren Vorteil bringen.
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