Selbstlernendes Condition Monitoring System

Produktionsabläufe werden durch vielfältige Anomalien und Fehler beeinträchtigt. Solche Fehler können sich auf die Qualität der Produkte auswirken oder zu ungeplanten Maschinen- und Produktionsausfällen führen.

Abhilfe schafft hier eine zuverlässige Prozessüberwachung, welche es ermöglicht, Fehler und Probleme im Prozessablauf frühzeitig und automatisiert zu erkennen. 

Das selbstlernende Condition Monitoring System fügt sich nahtlos und ohne Konfigurationsaufwand in existierende Automatisierungslandschaften ein.

Ein einfaches und wirksames Schutzsystem, das zur frühen Fehlererkennung in Echtzeit und somit erheblich zur Stabilität des Prozesses beiträgt.

Das System

Einfache und leistungsfähige Datenerfassung

• Konnektoren zur einfachen Anbindung an die Produktionsumgebung
• Effiziente Datenhaltung in einer Influx DB

Web-Applikation

• Automatische Modellerstellung: Lernen von Prozessmodellen aus historischen Prozessdaten
• Anwendung der gelernten Modelle zur Prozessüberwachung in Echtzeit
  

Die Erweiterungsmodule

Konnektoren

• OPC UA
• MQTT
• Profinet-Konnektor mit patentiertem Verfahren zur Selbstkonfiguration

Prozessmodelle und Condition Monitoring Verfahren

• Diskrete Prozessmodelle (parallele Automaten und Petri-Netze)
• Hidden Markov Modelle
• LSTMs
• kNN-Klassifikatoren

SmartBox: Robuste und Platz-sparende Hardware-Ausführung des CMS

Highlights

• Zuverlässige Fehlererkennung in Echtzeit
• Einfache Integration ohne Konfigurationsaufwand
• Ausführung als Web-Applikation oder als SmartBox
• Konnektoren zur einfachen Anbindung an Ihre Produktionsanlage
• Selbstlernende Condition Monitoring Verfahren für vielfältige Einsatzfelder 

Mehrwert

• Minimierung von Fehlern und Anlagenstillständen
• Verbesserung der Produktqualität