Mobiler Alleskönner für die Prozessanalyse

Diagnosekoffer des IFW erfasst Maschinendaten
Diagnosekoffer des IFW erfasst Maschinendaten
Diagnosekoffer des IFW erfasst Maschinendaten
Diagnosekoffer des IFW erfasst MaschinendatenBild: IFW

Das Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen (IFW) der Leibniz Universität Hannover hat ein mobiles Messsystem zur Erfassung von Maschinendaten entwickelt. Dieses unterstützt das IFW vor Ort bei einer Potentialanalyse für Produktionsdaten, so wird die Echtzeit-Erfassung von Informationen für die gesamte Automatisierungspyramide ermöglicht: von der Unternehmensebene (ERP) bis hin zur Feldebene (Prozess- und Zustandsüberwachung). Das System basiert auf einem multitouch 22″ Hochleistungsindustrie Panel-PC mit feldbusunabhängigem Klemmenbus, das in einem Hartschalenkoffer integriert ist.

Das autarke System kann im rauen industriellen Umfeld flexible eingesetzt werden. Die Maschinen- und Prozessdaten werden über die gängigen Bussysteme wie Profibus oder Profinet der Feldebene eingelesen oder mit steuerungsexternen Sensoren gemessen. Das Messsystem ist so aufgebaut, dass die externen Sensoren speziell auf die Herausforderung anpassbar sind. Unterschiedliche Messgrößen stehen der Maschine zur Verfügung. Die Abtastfrequenz ist abhängig von ihnen und variiert meistens zwischen dem Maschinentakt (IPO-Takt) und 100.000kHz. Die Messgrößen werden in Echtzeit digitalisiert, aufbereitet, verarbeitet und visuell ausgegeben. Der Anwender verfolgt die Daten live, so stehen die Prozessinformationen direkt zur Weiternutzung bereit. Basierend auf den Informationen führen die Wissenschaftler und Ingenieure des IFW erste Prozessuntersuchungen beim Unternehmen vor Ort durch. Eine detaillierte Auswertung erfolgt auf Wunsch entweder beim Unternehmen oder im Institut. Basierend auf dem Expertenwissen werden unbekannte Potentiale erkannt und dem Unternehmen aufgezeigt. Anschließend werden Verbesserungsvorschläge anhand des verfügbaren Expertenwissens bereitgestellt und bezüglich des Einsatzes für künstlicher Intelligenz bewertet.

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