Daten

Aug 06, 2023

Durch gesponserte Inhalte | 1. Mai 2023

Wenn Sie Entscheidungen auf der Grundlage von Daten und nicht von Prognosen oder erwarteten Ergebnissen treffen, können Sie weitaus genauere und effizientere Ergebnisse für Ihre Ausrüstung erzielen.Sensor Daten können gesammelt und in nützliche Informationen umgewandelt werden, die weit über den engen Bereich der Anwesenheit oder Abwesenheit von Teilen hinausgehen. Diese Informationen können verwendet werden, um Benutzern dabei zu helfen, objektiv wichtige Entscheidungen zu treffen, z. B. wann Materialien bestellt werden sollen; Mitarbeiter-, Produktions- und Wartungsplanung; Feststellung, ob und wann Produktionslinien modernisiert werden müssen; und mehr.

Nehmen wir zum Beispiel einen Metallstanzbetrieb mit begrenzten Datenintelligenzfunktionen. Komponenten können zu vorhandener Ausrüstung hinzugefügt werden, um zuvor unzugängliche Informationen zu sammeln und zu interpretieren, um Maschinenverfügbarkeit, Leistung und Qualität zu verstehen, die die wesentlichen Faktoren der OEE sind. Qualität und Leistung können überwacht werdenfotoelektrische Sensoren Zählen der guten Teile, die die Presse verlassen, und Vergleichen dieser Zahl dann mit der Gesamtzahl der produzierten Teile. Die Maschinenverfügbarkeit lässt sich einfach über überwachenStromüberwachungssensorenan den Leistungskabeln des Motors installiert.

Stromüberwachungsdaten bieten auch die Möglichkeit, den Energieverbrauch von Geräten zu verfolgen. Durch die Kombination der Strommessung mit der Versorgungsspannung und die Überwachung dieses Ergebnisses über einen längeren Zeitraum können Werksleiter die Kosten für den Betrieb ihrer Anlagen genauer verstehen. Diese Daten können nicht nur zeigen, welche Geräte am kostengünstigsten zu betreiben sind, sondern sie können auch als Grundlage für zukünftige Geräteentscheidungen dienen, indem sie die Kosten für die Wartung und den Betrieb vorhandener Geräte mit den Kosten neuer Geräte vergleichen, die weniger Energie verbrauchen.

Traditionell lassen große Hersteller monatlich oder vierteljährlich Motoren und Lager von einem Vibrationsexperten analysieren, die Messwerte verfolgen und versuchen, Probleme proaktiv zu beheben, bevor es zu Ausfällen kommt. Andere Unternehmen führen Wartungen in festgelegten Abständen auf der Grundlage des geschätzten Servicebedarfs durch oder ersetzen Geräte einfach, wenn sie ausfallen. Andere Unternehmen nutzen Daten für die vorausschauende Wartung, bei der maschinelles Lernen die Analyse von Daten beinhaltetVibrationssensorenum festzustellen, wann eine Wartung erforderlich ist, und um Bediener zu warnen, damit diese proaktiv Probleme beheben können, bevor die Ausrüstung ausfällt.

Ein weiteres Beispiel ist die Verwendung von Daten zur Verbesserung der Effizienz und Betriebszeit von Druckluftsystemen. Beim HinzufügenVibrations-, Temperatur- und Stromsensoren B. an den Kompressormotor, zusammen mit nachgeschalteten Druck- und Taupunktsensoren, können Daten im Laufe der Zeit analysiert werden, um Trends zu verfolgen. Wenn Sensoren einen abnormalen Anstieg der Motortemperatur erkennen, kann sofort ein Techniker zum Kompressor geschickt werden, um dies zu überprüfen. Oder wenn der Motor häufiger zu laufen beginnt und der Systemdruck zu stark schwankt, kann dies ein Zeichen für ein Luftleck sein. Techniker können das Problem sofort aufspüren und übermäßigen Energieverbrauch und Kosten vermeiden.

Die Fähigkeit, Daten zu sammeln, zu analysieren und zu nutzen, um die Produktionseffizienz zu steigern und begrenzte Ressourcen optimal zu nutzen, kann die Automatisierung nicht nur auf die nächste, sondern auch auf darüber hinausgehende Ebenen bringen.

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