Piezowasserdichte Vibrationssensoren für Motoren

Rotorunwucht (Motor) Radunwucht (Pumpe/Lüfter) Fehlausrichtung Kippfuß Lockerheit Lagerdefekte Wälzkörper Außen-/Innenring Schlechte Lagerbaugruppe Schmierung (Öl und Fett).

Beschleunigen Sie Ihre digitale Transformation, um effizienter im Wettbewerb zu bestehen und eine höhere Produktivität, eine verbesserte Anlagenverfügbarkeit, mehr Sicherheit und niedrigere Kosten zu erzielen.

In der Welt der Industrie 4.0 haben viele Industriehersteller eine digitale Transformationsstrategie umgesetzt oder planen dies, die erweiterte Maschinen mit drahtloser Konnektivität und Sensoren umfasst, die mit einem System verbunden sind, das die gesamte Produktionslinie visualisieren, steuern und selbstständig Entscheidungen treffen kann.Diese digitale Transformation beschreibt den Trend zur Automatisierung und zum Datenaustausch in Fertigungstechnologien und -prozessen.

Im Mittelpunkt dieser Transformation steht Wartung 4.0, eine Methode zur Vermeidung von Anlagenausfällen durch die Analyse von Produktions- und Wartungsdaten, um Muster zu erkennen und Probleme vorherzusagen, bevor sie auftreten.

Um in anlagenintensiven Branchen einen Wettbewerbsvorteil zu wahren, mussten Unternehmen im Laufe der Jahrzehnte leistungsstarke Effizienztools und -methoden wie Lean Six-Sigma und Total Quality Management einführen.Angesichts der Fortschritte bei digitalen Technologien und Big Data suchen viele Branchenführer jedoch nach Möglichkeiten, die Automatisierung und den Datenaustausch zu beschleunigen, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Predictive Maintenance (PdM) ist ein wesentlicher Bestandteil der 4.0-Strategien vieler Industrieunternehmen.Als Methode zur Vermeidung ungeplanter Ausfallzeiten kann ein Unternehmen durch die Analyse von Produktions- und Wartungsdaten Muster erkennen und Ausfälle vorhersagen, bevor sie auftreten.Auf der höchsten PdM-Reifestufe nutzen Unternehmen eine Kombination aus Zustandsüberwachung und Prozessdaten, um schwer erkennbare Fehlerarten besser erkennen zu können.

Die „Datensilos“ von Zustandsüberwachungsdaten (z. B. Vibration, Ultraschall) und Prozessdaten (z. B. Durchfluss, Druck, Temperatur) können kombiniert werden, um eine bessere Erkennbarkeit schwer erkennbarer Fehlermodi zu erreichen, was zu einer früheren und besseren Alarmierung führt.Durch die Nutzung der „Zukunft der vorausschauenden Wartung“ ist es möglich, den Entscheidungsprozess besser zu unterstützen und zuvor unvorhersehbare Ausfälle vorherzusagen.