Monitorowanie warunków

Opisy stanu w czasie rzeczywistym

Monitorowanie warunków

Umożliwia opisy stanu w czasie rzeczywistym

Gdy napęd staje się czujnikiem: Pokażemy Państwu, jak można w prosty sposób zrealizować monitorowanie warunków i bez dodatkowych, kosztownych czujników uzyskać kompleksowe informacje na temat „stanu zdrowia” maszyn i urządzeń.

Zbieranie i interpretowanie dostępnych danych jest już dziś solidną drogą do monitorowania stanu maszyn. Potrzebne jest głębokie rozumienie maszyn i procesów, aby ze „zwykłych danych” wygenerować przydatne informacje. Analizy na podstawie Machine Learning (ML) i KI przyczyniają się do szybszego wykrywania anomalii.

W tym filmie przedstawiamy nasze monitorowanie warunków:

Na podstawie modelu czy danych?

Dwie możliwości uzyskania optymalnych wyników

Podejście na podstawie modelu: tutaj zmierzone wartości rzeczywiste są porównywane z wartościami wynikającymi z przyjętego opisu matematycznego/fizycznego maszyny. Rozpoznanie określonych wzorów lub przekroczenie tolerancji interpretowane jest jako anomalia.

Podejście na podstawie danych: algorytm uczenia maszyny uczy się normalnego stanu systemu na podstawie danych pomiarowych, takich jak prędkość silnika, przyspieszenie, moment obrotowy, pozycja i zużycie prądu. Rzeczywiste wartości są porównywane z tym nauczonym opisem, aby wykryć rozbieżności.

Sterowanie czy chmura?

Tu analizowane są dane

Oba podejścia do monitorowania warunków różnią się nie tylko koncepcją. Odmienna jest także kwestia analizy danych. Analiza na podstawie modelu odbywa się zazwyczaj w systemie sterowania, ponieważ nie jest potrzebna duża moc obliczeniowa. Do analizy na podstawie danych potrzebne są natomiast analizy ML i KI.

Portfolio Lenze zapewnia OEM pełną swobodę wyboru. Zalicza się tu szereg sterowników PLC o różnych wymiarach do monitorowania warunków na podstawie modelu. Analiza na podstawie danych może odbywać się także lokalnie, jeśli stosowany jest mocny sterownik c750 do montażu w szafie. Alternatywnie drogę do chmury otwiera Gateway x500. W połączeniu z platformą x4 inżynierowie budowy maszyn otrzymują gotowe rozwiązanie chmury, które obejmuje – oprócz monitorowania warunków – także konserwację zdalną maszyny i przyjazne dla użytkownika zarządzanie aktywami.

Dowiedz się więcej o Cyfrowych rozwiązaniach Lenze.

Bez dodatkowych czujników

Wykorzystanie dostępnych źródeł w prosty sposób

Sednem rozwiązania jest tworzenie wartości dodanej informacji z istniejących już źródeł danych – bez stosowania dodatkowych czujników. Lenze dostarcza w tym celu wstępnie przetestowane algorytmy do różnych zastosowań i wspiera inżynierów budowy maszyn podczas wdrażania ich wiedzy o procesach i maszynach w podnoszący wartość model monitorowania warunków.