Megelőzni könnyű
A Bosch Rexroth szolgáltatáscsomagja a szenzorika, a felhőalapú alkalmazások és a gépi tanulás módszereit ötvözi azért, hogy az üzemi állapot felügyelhető legyen, a karbantartási tevékenységek pedig előrelátóan kivitelezhetők.

 

A gépek előreláthatatlan állásideje minden gyártásvezető rémálma. Különösen az olyan nagyberendezések esetében, amelyek a nap minden percében gyártanak, legyen szó például bányaipari, öntödei vagy akár gumiipari berendezésekről, minden óra, amikor a gép áll, extrém magas költségekkel jár. A megelőző karbantartás megbízhatóan csökkenti a berendezések drága állásidejét.

Az ODiN (Online Diagnostics Network) szolgáltatáscsomag a Rexrothtól a szenzorika, a felhőalapú alkalmazások és a gépi tanulás módszereit ötvözi azért, hogy az üzemi állapot felügyelhető legyen, a karbantartási tevékenységek pedig előrelátóan kivitelezhetők. Ennek eléréséhez egy gépi tanuláshoz kifejlesztett algoritmus betanulási idő után szenzorjelek sokaságából, mint például: nyomás, átfolyás, rezgés, hőmérséklet és olajminőség, a felügyelendő berendezéscsoportok szerint meghatároz egy-egy szabályos üzemállapotot.

A betanulási szakasz után az ODiN adatalapú modelljével folyamatosan megállapítja a felügyelt berendezéscsoport megfelelő működési indexét. Amikor egy mérési érték akár rövid időre kiesik a tűréshatárból, nem vezet közvetlenül (hiba-)jelzéshez, mert a kopás ritkán jellel is rögzíthető. Amennyiben a működési index romlik, mert több szenzor adata a meghatározott határon belül megváltozik, akkor a gép magatartása is megváltozik, a rendszer a hiba bekövetkezte előtt jelezni fog.

A beállított működési index nemcsak a tulajdonképpen felügyelt tápegység állapotát mutatja, hanem az előtte vagy mögötte bekapcsolt mechanika és hidraulika esetleges változásait is. Amennyiben bizonyos mozgások egy meghatározott időn túl tartanak vagy túlságosan sok erőt igényelnek, vonatkozhat a mechanikában vagy hidraulikában bekövetkezett kopásra.

A kopásdiagnózis összetett feladat, ezt jelzi az alábbi példa is: Statisztikailag egy hiba véletlenül csak 13 százalékos valószínűséggel fedezhető fel. Egy szakértő, aki a berendezést hagyományos eszközökkel folyamatosan felügyeli, 43 százalékos pontosággal nevezi meg azt. Rendszerünk hibafelismerési rátája azonban 95 százalék feletti. Vagy a szoftver azonosíthatja a hibát nagy pontossággal, vagy támogatja a karbantartási technikust a hibakeresésnél és a hiba meghatározásánál.

 

 
Előrelátó elemzés – A megelőző karbantartás arra szolgál, hogy a rendszert folyamatosan felügyelje és elemezze a jövőbeli lehetőségeket.
 
Karbantartási javaslatok – A világ bármely pontjáról érkező, anonim mérési értékeket alapul véve a Bosch Rexroth pontosan és megbízhatóan meg tudja mondani, mikor van szükség karbantartási munkálatokra.
 
Mérések – Amennyiben a gép adatai arra utalnak, hogy karbantartásra van szükség, a szervizszakemberek tanácsot adnak, és az összes szükséges lépés bevezetését átvállalják.
 
Állapotközpontú karbantartás – Az intelligens hajtás- és vezérlő-rendszerek közvetlenül bevethetők, akár megelőző karbantartásról
vagy Ipar 4.0-ról van szó.
 
Adatrögzítés – Az intelligens szenzorok folyamatosan gyűjtik az adatokat az összes alkotóelem üzemi állapotáról, és a helyszínen, egy helyi szerveren rögzítik ezeket.
 
Adattárolás – Az összes adatot a Bosch IoT-szerverén tárolják. Így biztosított az adatok világszinten történő rendelkezésre állása.
 

 

Az egészségipar feltörekvőit várják
Az Európai Innovációs és Technológiai Intézet (EIT) által életre hívott és támogatott EIT Health három, összesen 135 ezer euró díjazású startup versenyt írt ki, melyre várja egészségügyi újításokkal foglalkozó startupok, kis- és középvállalkozások jelentkezését.
Német-magyar innovációs pályázat vállalatoknak
A magyar vállalkozások kutatóintézetekkel és német partnereikkel együttműködésben megvalósuló innovációs projektjei is támogatást nyerhetnek a nemzetközi EUREKA program részeként megjelent, 750 millió forint keretösszegű pályázaton, a felhívásra május 30-ig lehet jelentkezni.
Tavaszi nagytakarítás a vállalati hálózatban
Jól jön a tavaszi friss levegő és a megnyugtató tisztaság nemcsak az otthonunkban, de irodai környezetünkben is. A G Data szakértői egy listát állítottak össze, melynek betartásával nemcsak átláthatóbb lesz a vállalati hálózati környezet, de nagyobb biztonságban tudhatjuk IT infrastruktúránkat is.
A gépi látás integrációja az automatizálásba
A Beckhoff a TwinCAT Vision által átfogó képfeldolgozási funkciókat épített be PC-alapú vezérlőrendszerébe.
A magyar cégek digitalizációs céljai
A digitális átalakulás létszükséglet a vállalatok túlélése szempontjából, az ehhez kapcsolódó attitűdök és tervek azonban nem kevés hiányosságot mutatnak. Magyarországon elsőként készített felmérést vállalati döntéshozók körében a digitalizációs stratégiákról a Spark Institute at IBS.