Sehen Sie auf einen Blick, ob Ihre Maschinen in guten Bedingunen operieren, ob sie laufen und welche Programme ausgeführt werden.
Überwachen Sie auf einfachste Art und Weise die Effektivität aller Maschine, von Gruppen oder einzelnen Maschinen.
Lassen Sie sich über bevorstehende Ausfälle oder notwendige Wartungs- oder Kalibrieraktivitäten informieren.
Überwachung der Gesamtanlageneffektivität
Überwachung aller Maschinenzustände
Vorhersage & Anforderung von Wartung
Kontrolle & Verbesserung der Leistung & Qualität
Erhalten Sie detaillierte oder aggregierte Berichte über die Maschineneffektivität zur Bewertung der Rentabilität.
Prognostizieren Sie notwendige Wartungs- oder Servicearbeiten und fordern Sie diese in optimaler Weise an, um Kosten und Ausfallzeiten zu minimieren.
Verfolgen Sie Maschinenverfügbarkeit und -leistung oder Prozessfähigkeit, um Produktivität und Qualität zu optimieren.
Verfolgen Sie viele Maschinenstatus und Programmfortschritte gleichzeitig und an jedem Ort.
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Verstehen des Anwendungsfalls, der Ziele und Anforderungen
Spezifikation der benötigten Maschinen- und Sensordaten
Identifikation und Bewertung der vorhandenen Schnittstellen
Implementierung und Testen einer Maschinenanbindung
Bewertung und Verbesserung der Datenqualität
Anbindung einer Pilotmaschine in APOLLO
Einführungsplan nach erfolgreichem Proof-of-Concept
Lernen Sie die relevantesten Anwendungsszenarien und Mehrwerte für Condition Monitoring & Predictive Maintenance für Messgeräte kennen.
Was ist die Definition von Predictive Maintenance und Condition Monitoring?
Prädiktive Instandhaltung (Predictive Maintenance) ist eine proaktive Wartungsstrategie, bei der Daten und Analysen aus der Zustandsüberwachung (Condition Monitoring) genutzt werden, um den Zustand von Anlagen auszuwerten und deren Ausfall vorherzusagen. Die prädiktive Instandhaltung unterliegt der Zielstellung, ungeplante Ausfallzeiten zu minimieren, indem die Wartung bevor es zum Ausfall der Anlage kommt. Gleichzeitig werden nur notwendige Wartungen durchgeführt, was die Wartungskosten signifikant reduziert. Die Zustandsüberwachung beschränkt sich in der Regel auf den Einsatz von Sensoren und anderen Überwachungsgeräten, die Daten über die Leistung und den Zustand von Anlagen sammeln. Die gesammelten Daten werden strukturiert gespeichert und den Algorithmen für Predictive Maintenance über standardisierte Schnittstellen zur Verfügung gestellt.
Wie arbeiten Predictive Maintenance und Condition Monitoring zusammen?
Was sind die Vorteile von Predictive Maintenance und Condition Monitoring?
Was sind Anwendungsbeispiele für Predictive Maintenance und Condition Monitoring?
Ein Anwendungsbeispiel für Condition Monitoring und Predictive Maintenance wäre der Betrieb von Koordinatenmessgeräten (KMGs) und Werkzeugmaschinen in der Produktion. Bei beiden Gerätetypen würden Steuerungsdaten wie Programmabläufe oder Maschinenfehler sowie zusätzlich Daten von Temperatur- und Vibrationssensoren kontinuierlich extrahiert und gespeichert. Die Daten werden zur Visualisierung in einem Dashboard zugänglich gemacht, so dass das Condition Monitoring den Maschinenbedienern erlaubt, die Betriebszustände vieler Werkzeugmaschinen auf dem Shopfloor oder KMGs in ggf. unterschiedlichen Messräumen auf einen Blick zu kennen. Sobald ein Programm zu Ende ausgeführt ist, ein Maschinenfehler auftritt oder die Umgebungsbedingungen problematisch werden, wird dies über das Dashboard erkannt. Auf diese Weise kann sich ein Bediener zuverlässiger um mehr Maschinen bzw. Geräte kümmern, ohne die ganze Zeit vor Ort sein zu müssen.
Über die Predictive Maintenance Funktionalitäten der Software erhält der Bediener gleichzeitig eine Nachricht, sobald ein kritischer Anlagenzustand kurz- oder mittelfristig vorhergesagt wird. Dies kann sich auf den Verschleißt eines Werkzeuges für die Werkzeugmaschine beziehen, auf eine Maschinenkomponente wie z.B. ein Lager oder auf die Messmittelfähigkeit des KMGs. Auf diese Weise lassen sich dann bereits notwendige Wartungs-, Kalibrier- oder Serviceaktivitäten vorhersagen und planen, bevor es zu ungeplanten und damit teuren Ausfallzeiten kommt.