Schilknecht bietet auf dem Automatisierungstreff 2020 ein Tagesprogramm rund um das Condition Monitoring von industriellen Maschinen und Anlagen an.
DPM Cluster: Service & Maintenance
BACnet als sichere Plattform für Building IoT
Mit BACnet Secure Connect (BACnet/SC) werden offene BACnet-Systeme vor Cyberangriffen geschützt.
Wartungsarme Strömungswächter
Mit der Typenreihe FF präsentiert GHM eine Lösung zur Durchflussüberwachung.
Smarte Werkstück-Spanntechnik mit IQ
Die neue IQ-Serie von Hainbuch mit integrierter intelligenter Messtechnik übernimmt das ‚Denken‘ in der Produktion und erleichtert Arbeitsgänge.
Neue Zustandsüberwachungs-Box im Angebot
Arrow Electronics hat zwei neue Ausführungen der Shiratech-Icomox-Zustandsüberwachungs-Box in sein Angebot aufgenommen und bietet seinen Kunden damit nun mehr Möglichkeiten, industrielle Anlagen mit der Cloud zu verbinden und Predictive Maintenance zu ermöglichen.
Audi Produktion digitalisiert Instandhaltung mit App
Wartung per App: Im Audi Werk Ingolstadt arbeiten rund 150 Instandhalter ab sofort digital. Die App ‚Audi Mobile Instandhaltung‘ unterstützt sie dabei, Instandhaltungen künftig noch schneller und effizienter durchzuführen.
Vorausschauende Wartung für Roboter
Die Melfa SmartPlus-Zusatzkarte vermindert durch ihre Preventive-Maintenance-Funktion Ausfälle bei Robotern durch das Erkennen von Abweichungen im Programmablauf.
Abnormal Condition Detection bei Sicherheitsventilen
Ideation hat mit dem CBM Predictor ein Wireless-iIOT-Gerät für Abnormal Condition Detection vorgestellt.
Mobiler Zugriff auf Maschinendaten
Mit EIP.Mobile hat Blumenbecker eine App entwickelt, damit Maschinenbetreiber und Instandhalter mittels Scan eines QR-Codes jederzeit und an jedem Ort auf die Anlagendokumentation zugreifen können.
Elektronik für verteilte KI zur sensorbasierten Prozess- und Zustandskontrolle
Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) investiert aktiv in die Entwicklung neuer Elektroniksysteme und fördert dabei Verbundforschungsprojekte, die signifikant zur Umsetzung des Zukunftsprojekts Industrie 4.0 beitragen. Ziel des vom BMBF geförderten Gesamtprojekts KI-Predict ist die Nutzung von Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) auf unterschiedlichen Ebenen des Produktionsprozesses als Basis für die zustandsbasierte, prädiktive Wartung von Produktionsanlagen und die Überwachung der Produktqualität direkt im Produktionsprozess. An diesem Projekt sind insgesamt sieben Partner beteiligt: unter ihnen das Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS mit der Entwicklung eines Sensor-Interface ASICs. Das Besondere daran: Es ist auf Sensoren für Condition-Monitoring und Echtzeit-Prozesskontrolle abgestimmt und ermöglicht eine energieeffiziente Feature-Extraction und Signalverarbeitung direkt am Sensor.