IIoT-Maschinenstatus

Industrie 4.0 IIoT-Maschinen Intelligente Fabriken

IIoT-Maschinen machen ihre Daten über das Internet zugänglich.

Der Schlüsselteil von Industrie 4.0 (und das Internet der Dinge im Allgemeinen) bedeutet, dass Geräte und Maschinen ihre Daten über eine Internetverbindung austauschen.

Durch die Installation verschiedener Sensoren in einem Gerät können Informationen über alle Komponenten der IIoT-Maschine während des gesamten Betriebs über das Internet verfügbar gemacht und sogar für zukünftige Referenzzwecke aufgezeichnet werden.

Für Maschinen oder Roboter in einem industriellen Umfeld können diese gemeinsam genutzten Daten verwendet werden, um eine virtuelle Momentaufnahme der Funktionen und des Status jeder Maschine sowie des gesamten Fertigungszentrums zu erstellen.

Einrichtungen, die diese Techniken anwenden, werden als intelligente Fabriken bekannt, und dies ist größtenteils aufgrund von Servoantrieben möglich.

Die Rolle von Servoantrieben

Servoantriebe sind konstruktionsbedingt hervorragende Sammler von Zustandsdaten von IIoT-Maschinen. Sie sind mit zahlreichen Komponenten verbunden und beziehen ständig Daten von ihnen. Dazu gehören nicht nur Strom, Spannung, Geschwindigkeit, Position und Gegen-EMK vom Motor; Es enthält auch Betriebsinformationen von E/A-Geräten und Sensoren (wie Thermometern oder Beschleunigungsmessern). Servoantriebe haben auch ihre eigenen internen Betriebsdaten, die nützlich sein können.

Darüber hinaus sind Servoantriebe bereits an einen Netzwerkbus angeschlossen, ein hervorragender Weg, um diese Daten an die Hauptsteuerung der Maschine zu senden.

Von der Hauptsteuerung aus können die Daten zusammengestellt und dann geteilt oder über eine Internetverbindung mit dem Mainframe der Einrichtung oder über das Internet abgerufen werden.

Vorteile gemeinsamer Maschinendaten

Die Bereitstellung des IIoT-Maschinenstatus in der gesamten Fabrik und darüber hinaus hat zahlreiche Vorteile.

Wartung und technischer Support

Analysen und Anzeigen von Temperatur, Druck, Geschwindigkeit oder anderen Eigenschaften können den Zustand von Komponenten innerhalb einer Maschine anzeigen. Solange der Servoantrieb Zugriff auf die relevanten Daten hat, kann er diese an die Steuerung senden, die sie über das Internet zur Verfügung stellen kann. Werksleiter können Warnmeldungen einrichten, wenn die Komponentenanzeigen einer Maschine ein Niveau erreichen, das darauf hinweist, dass sie möglicherweise überprüft oder ausgetauscht werden müssen.

Servoantrieb sammelt Daten in IIoT-Maschine

Servoantriebe beziehen Informationen von verschiedenen Komponenten in IIoT-Maschinen und senden die Daten über den Netzwerkbus an die Steuerung.

Wenn die Techniker des Maschinenbesitzers die Probleme einer Maschine nicht selbst beheben können, können sie sich an den Originalhersteller der Maschine wenden. Durch den Zugriff auf den Status der Maschinenkomponenten wird der technische Remote-Support wesentlich effizienter. Für den Originalhersteller ist es einfach, das Problem zu identifizieren und Variablen schnell zu eliminieren, ohne die Werkstechniker als Mittelsmann hinzuzuziehen.

IIoT-Maschinenstatus

Qualitätskontrolle

Wie bereits erwähnt, können die von Servoantrieben gesammelten Daten, die an die Steuerung gesendet werden, nicht nur mit der zentralen Leitstelle der Anlage geteilt, sondern auch protokolliert werden. Dadurch wird eine Aufzeichnung der Messwerte jeder Komponente erstellt, und es kann ersichtlich werden, wenn Fehler aufgetreten sind.

Produkte, die gebaut werden, können während des gesamten Montageprozesses verfolgt werden. Diese Daten können auch protokolliert werden.

Wenn festgestellt wird, dass eine bestimmte Maschine eine bestimmte Zeit lang nicht ordnungsgemäß funktioniert hat, ist es einfach, festzustellen, welche Produkte möglicherweise betroffen sind, und sie zur Inspektion zu isolieren.

Effizienz

Die digitale Aufzeichnung der Prozesse und Leistung jeder IIoT-Maschine kann auch analysiert und zur Verbesserung der Gesamtproduktionsproduktivität verwendet werden. Mit Daten zum Timing und Durchsatz jedes Maschinenprozesses können Algorithmen entwickelt werden, um die Effizienz für verschiedene Aufgaben zu optimieren.

Es können auch neue Algorithmen entwickelt werden, um Produktionsabläufe zu modifizieren, wenn eine Maschine gerade nicht in Betrieb ist, um so viel Effizienz wie möglich zu erhalten.

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