Die Profilsensoren OXM200 2D-Multi-Tool von Baumer bieten die Möglichkeit eine Vielzahl an Prozessschritten zu überprüfen.
Ausgabe: SPS-MAGAZIN 13 Dezember 2020
Prüfaufgaben softwaregestützt umsetzen
Die SmartCamera Lite BVS SL von Balluff übernimmt die Qualitätskontrolle von Objekten.
Optische Abstandssensoren mit hoher Fremdlichtsicherheit
Etikettensensor mit IO-Link V1.1.
Der Etikettensensor ESF-1 von Microsonic ist mit einem pnp-Schaltausgang und einem Push/Pull-Schaltausgang mit IO-Link Version 1.1 ausgestattet.
SIL2/SIL3-Druck- und Differenzdrucktransmitter
Endress+Hauser stellt die neuen Druck- und Differenzdrucktransmitter Cerabar und Deltabar vor.
KI per Cloud für Sick-Geräte
DStudio ist ein Webdienst von Sick, mit dem neuronale Netze trainiert werden können, die für verschiedene Sick-Geräte ausgelegt sind.
Füllstandskontrolle per UItraschall
IPF Electronic stellt mit UT120020 und UT120021 zwei Ultraschallsensoren zur Füllstandskontrolle von Behältnissen mit sehr kleinen Öffnungen vor.
Manometer werden digital
Die größte Herausforderung beim Industrial Internet of Things (IIoT) besteht in der Transformation bestehender Anlagen und Prozesse. Dass sich auf diesem Weg auch mechanische Messgeräte in die digitale Welt integrieren lassen, zeigt Wika bei einem Projekt für ein Erdölunternehmen in Norddeutschland zur Überwachung von Druck, Temperatur und Füllstand an Bohrlöchern.
Potenziale erschließen, Störungen vermeiden
Zu den Lösungen für die Energieverteilung, die Janitza in diesem Jahr vorgestellt hat, gehören die neuen Stromschienenabgangskästen AKM, die ein individuelles Plug & Play-Energiemonitoring aller angeschlossenen Verbraucher ermöglichen. Ferner präsentiert der Anbieter das Differenzstromüberwachungsgerät RCM 201-Rogo für Differenzströme des Typs A, das sich besonders für Stromschienensysteme und ausdehnende Leitungen eignet.
Schweißnähte smart prüfen
Beim Lichtbogenschweißen prüfen meist Mitarbeiter oder komplexe Prüfsysteme die Qualität jeder Schweißnaht – in beiden Fällen ist der Aufwand groß. Neue Ansätze basieren deshalb auf der zusammenhängenden Betrachtung sämtlicher Prozessdaten mithilfe von KI zur Überwachung oder gar zur Vorhersage der Nahtqualität. Hierfür sind sehr große Datenmengen notwendig. Abhilfe kann hier ein Verfahren schaffen, das hochfrequente Schweißprozessdaten mittels mathematischer Methoden komprimiert, um sie mit gängiger Steuerungshardware und Kommunikationsprotokollen zu übertragen.