Sensoren

Automation, Optimization

Next Normal in industriellen Services

Unternehmen müssen agil und smart sein. Ob es nun die cybersecurity-gesicherte Remote-Inbetriebnahme einer neuen Maschine ist. Oder cybersecurity-gesichere Remote Lösungen für die Installed Base – digitale industrielle Services tragen einen extrem hohen Beitrag zur Unternehmens-Profitabilität bei. So ist beispielsweise das Wissen von Know-How-Trägern  dank des Wissensmanagements samt des Single Source of Truth schneller und gezielter an verschiedene Unternehmenseinheiten offener und zugänglicher weiterzugeben. Durch den Einsatz von Artificial Intelligence (AI) und Machine Learning (ML) haben wir in der Folge die Möglichkeit, Daten auszuwerten und in eine übersichtliche, klare, präzise sowie für jedermann verständliche Form zu bringen. Informationen werden auf diese Weise verdichtet.
Somit können die Arbeitsprozesse eines Operators maßgeblich effizienter gestaltet werden. Damit man nun aus der digitalen Transformation den bestmöglichen Nutzen ziehen kann, bedarf es selbstverständlich der richtigen Technologie. Diese ist im Optimalfall passgenau für konkrete Anwendungsfälle. Mit den richtigen Konzepten können die Weichen für den Weg in die neue Arbeitswelt in industriellen Services korrekt gestellt werden.

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Automation

And the Oscar goes to… Sushi Sensor (Teil 2 von 2)

Unsere IIoT-Lösung Plant Asset Management (PAM) mit integriertem Sushi Sensor und GA10 AI-Software wurde von der Fachzeitschrift ‚Hydrocarbon Processing‘ mit dem diesjährigen Innovationspreis für die beste Asset-Monitoring-Technologie ausgezeichnet. Mit dieser Auszeichnung werden die besten Innovationen und Innovatoren der Kohlenwasserstoff verarbeitenden Industrie honoriert. Hier geht es zum zweiten und letzten Teil des Artikels.

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OpreX Roboter
Automation, Optimization

Smart Maintenance – Künstliche-Intelligenz-Technologien verfeinern elegant alle Bereiche der Wertschöpfungskette im Unternehmen

Die ideale Lösung wird durch die taktische Kombination aus Smart Manufacturing und Smart Maintenance erreicht. Mithilfe von cleveren, innovativen Technologien wie zum Beispiel smarten Sensoren, Edge Computing, Big Data und künstlicher Intelligenz (KI, Englisch: Artificial Intelligence oder AI) wird sichergestellt, dass alle Assets in der Produktion mit einhundertprozentiger Effizienz arbeiten.  Mittlerweile werden beispielsweise Assets mit industrietauglichen smarten Sensoren wie dem Sushi Sensor zur Datenerfassung ausgestattet. Diese IIoT-Sensoren übertragen die Daten an computergestützte Instandhaltungsmanagementsysteme. Diese Systeme eruieren mittels erweiterter Analysemöglichkeiten wie KI oder cloudbasiertem Machine Learning den kompletten Daten-Pool, um am Ende in Echtzeit Ergebnisse zu liefern, die jederzeit von einem Smart Device abrufbar sind. Somit können Anomalien schnell erkannt und den entsprechenden Mitarbeitern augenblicklich mitgeteilt werden. Die Aufgaben von Smart Maintenance sind unter anderem. die Überwachung und das Wissen um den Zustand der Assets. Dazu kommen die dezidierte Planung der Wartung und die Verbesserung der Leistung sowie die Effektivität der Ressourcen. 

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Automation

M+C-Sensoren, M+O-Sensoren und die Prozessanalytik

NOA – NAMUR OPEN Architecture – ist kräftig unterwegs. Zwei Begriffe fallen immer wieder: M+C-Sensoren und M+O-Sensoren. M+O steht für Maintenance und Optimization. Das sind die Neuen. Das sind die, welche die Eigenschaften von Prozesskomponenten (nicht des Prozessmediums) detektieren. Die Erfassung von Vibrationen von Maschinenteilen wie zum Beispiel Pumpen oder Ventilen ist jetzt schon ein klassisches Beispiel für reine M+O-Sensoren geworden.

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Automation

Die besten Voraussetzungen für eine korrekte Prozessdokumentation

In fast allen industriellen Prozessen werden Rohstoffe und Endprodukte angenommen, verarbeitet, gelagert und abgegeben. Um die Produktion optimal zu steuern, dabei unnötige Kosten zu vermeiden und die Produktqualität zu gewährleisten sind die Mengenströme korrekt und lückenlos zu erfassen. Diese Aufgabe soll möglichst präzise und ohne energiefressende Druckverluste gelöst werden. Dabei sind natürlich die anwendungsspezifischen Parameter zu berücksichtigen, wie zum Beispiel Art und Beschaffenheit des zu messenden Mediums, Prozessdruck und Temperaturbereich.

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Predictive Maintenance
Optimization

Predictive Maintenance zwischen Hype und Realität

Eines der am häufigsten genannten Themen der Digitalisierung im industriellen Umfeld ist Predictive Maintenance. Auf der einen Seite wird es gefühlt als einer der Heilsbringer überhaupt propagiert, der Unsummen Kosteneinsparungen bringt, auf der anderen Seite zeigt der Industrie 4.0 Index, dass Predictive Maintenance weit hinter den Erwartungen bleibt. Hier klaffen Versprechen und Realität offenbar weit auseinander. Woran liegt das?

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