Zustandsüberwachung

Siemens Condition Monitoring nutzt intelligente Datenanalysen, um die Effizienz von Produktionsmaschinen zu verbessern, Ausfallzeiten zu minimieren und Fertigungsprozesse zu optimieren.

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Konnektivität

Die intelligente Systemdatenverbindung von Maschine zu Unternehmen ist ein grundlegender Aspekt der modernen Fertigung. Unser Zustandsüberwachungssystem deckt drei entscheidende Ebenen ab: Maschinenkonnektivität, Datenspeicherung und Datenpräsentation. In der ersten Ebene können wir Daten von Maschinen und anderen Quellen wie SAP, MES und anderen ERP-Systemen sammeln. Maschinenkonnektivität ist der erste Schritt für die digitale Transformation in der Branche.

Unser großer Vorteil liegt in unserem fundierten Wissen über industrielle Steuerungssysteme. Wir können umfassende Verbindungslösungen für Ihr Maschinenportfolio anbieten, unabhängig von Typ oder Alter. Sie erhalten gültige Daten, auf die Sie sich verlassen können. Wir konzentrieren uns auf Data Mining in den Bereichen Produktion, Wartung, Technologie und Unternehmensführung.

Wir bieten die Implementierung dieser Kommunikationsdaten-Gateways an, um eine zuverlässige und sichere Datenerfassung von Produktionsmaschinen zu gewährleisten. Normalerweise verwenden wir ein oder mehrere Gateways, um den Projektumfang und die Best Practices zu vertiefen. Mehrere Maschinen können mit einem Gateway kommunizieren.

Computerbildschirm mit voller Transparenz über die Betriebszustände der Maschine

Präsentation der Daten

Die Hauptaufgabe des Zustandsüberwachungssystems ist eine vertrauenswürdige Analyse der gesammelten Daten in Form einer interaktiven Webumgebung oder eines Berichtsdienstes zu Präsentationszwecken.

Das System bietet umfassende Dashboards und Berichte über Produktions-, Wartungs- und Technologiebedingungen. Es bringt Transparenz in Ihre Fertigungsprozesse und Ihr Wartungsmanagement.

Für Wartungszwecke ist eine erweiterte Anwendung verfügbar. Die App für vorausschauende Wartung fasst die Alarmüberwachung, die Arbeitsstunden des Achsenmotors, die aktuelle Last, Geschwindigkeit und Temperaturüberwachung der Maschinenachse zusammen. Moderne Methoden des maschinellen Lernens und der Statistik werden angewendet, um die Verschleißrate bestimmter Komponenten zu bestimmen.

Sie können die Datenpräsentationsfunktionen in der kostenlose Live-Demo.

Datenanalyse und Prozessoptimierung

Analysedienste nutzen alle Daten aus der gesamten Branche. Die Anwendung von Statistiken und maschinellem Lernen liefert wertvolle Informationen aus Big Data. Unsere Analysedienste wandeln komplexe Daten in kontextbezogene Informationen um, um Ihre betriebliche Effizienz und Innovation zu unterstützen.

Serviceanwendungen für prädiktive Wartung, Qualitätskontrolle, Ressourcenmanagement und Berichterstattung sind in unserem Lösungspaket verfügbar. Jedes vorgestellte Tool wurde in Synergie mit den besten Branchenpraktiken entwickelt und kann an Kundenanforderungen angepasst werden. Die Analytical Services-Anwendungen sind auch verfügbar in Live-Demo-App.

Eine detaillierte Analyse und ein Vergleich des MTBF-Indikators mit Siemens Condition Monitoring.

Eine Liste der überwachten Signale und erkannten Anomalien mit Siemens Condition Monitoring.

PMApp — App für vorausschauende Maintenance App

Das Siemens Predictive Maintenance System (PMApp) ist eine Lösung für die Überwachung und detaillierte Analyse der gesammelten Zustandsdaten, um das erste Auftreten eines Ausfalls oder einer Verschlechterung der überwachten Ausrüstung zu erkennen.

Das System passt in die zustandsorientierte Wartungsstrategie. Ihr Hauptzweck besteht darin, Wartungsprozesse zu optimieren und die Wartungskosten zu senken und gleichzeitig die Betriebseffizienz zu verbessern und Ausfallzeiten von Produktions- und Verarbeitungsgeräten zu minimieren. Dieser moderne Ansatz für das Wartungsmanagement ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg zu Spitzenleistungen in diesem Bereich. Die Siemens-Lösung für vorausschauende Wartung kann in einer Vielzahl von industriellen Anwendungen eingesetzt werden, einschließlich Fertigungs-, Chemie-, Metallurgie- oder Lebensmittelverarbeitungsanlagen, die datengenerierende Maschinen verwenden.

Modul Signalverarbeitung

Das Signalverarbeitungsmodul verarbeitet und überwacht die gesammelten Zeitreihen von Industriemaschinen oder Prozesssensoren, deren Abweichungen vom Standardverhalten überwacht werden müssen. Die Signalverarbeitung erkennt automatisch und zuverlässig alle Anomalien, die während des Betriebs der überwachten Komponente auftreten, und veranlasst die Wartungsabteilung, einen Wartungseinsatz zu planen.

Eine detaillierte Ansicht einer Analyse eines überwachten Signals mit Siemens Condition Monitoring.

Erweiterte Analyse erkannter kritischer Alarme mit Siemens Condition Monitoring.

Intelligentes Alarmanalyse-Modul

Das Modul Smart Alarm Analysis ist für die automatische Analyse aufgezeichneter Textinformationen vorgesehen, die relevante Informationen über den technischen Zustand der überwachten Geräte enthalten können. Textinformationen können aus verschiedenen Quellen wie Maschinensteuerungen, Diagnosegeräten oder Unternehmensinformationsportalen stammen.

Ein Alarmmodul ist die beste Lösung für Situationen, in denen die Anzahl der generierten Alarme und Meldungen die Grenzen der Wartungsabteilung überschreitet, die sie nicht unabhängig bearbeiten kann. Nur ein Bruchteil aller gesammelten Texte enthält wertvolle Informationen über einen sich abzeichnenden Fehler. Das Modul identifiziert wichtige Textinformationen und verhindert einen allgemeinen Ausfall durch pünktliche Wartungswarnungen.

Modul Arbeitszeitanalyse

Das Modul Arbeitszeitanalyse bietet eine erweiterte Analyse der Maschinen- oder Komponentenverfügbarkeit. Die Analyseergebnisse geben die Wahrscheinlichkeit eines Maschinenausfalls oder die geschätzte mittlere Zeit bis zum Ausfall an.

Es ermöglicht Ihnen, Wartungs- und Produktionsplanungsprozesse entsprechend dem erworbenen Wissen zu optimieren. Sie können auch präventive Reparaturen entsprechend dem tatsächlichen Schweregrad und der tatsächlichen Arbeitsbelastung planen. Schließlich können Sie die Produktionsaufträge anhand der Maschinenzuverlässigkeitsindikatoren (MTBF, MTTR) und der geschätzten Verfügbarkeit auf die gesamte Werkstatt verteilen.

Trend von MTBF, MTTR und Verfügbarkeit mit berechneter Wahrscheinlichkeit des weiteren Betriebs und geschätzter Zeit bis zum nächsten Ausfall.

Ein vorbereiteter Webproduktionsbericht mit RSApp von Siemens.

RSApp — Service-App melden

Die Report Service Application (RSApp) kombiniert in regelmäßigen Abständen große Mengen an Prozessdaten aus verschiedenen Unternehmensquellen (Maschinendaten, SAP, MES usw.), um das Management und das Personal des Unternehmens bei der Analyse von Produktion, Wartung, Technologie, Planung oder Controlling zu unterstützen. Mit dem RSApp-System können Mitarbeiter ohne fortgeschrittene Kenntnisse in der Datenanalyse Zeit sparen, sich auf die Problemlösung konzentrieren und Prozesse optimieren.

Die Ausgabe des Report Service kann eine webbasierte interaktive Visualisierung, ein Offline-PDF- oder PowerPoint-Bericht oder vorbereitete Daten in der Unternehmensdatenbank für die Weiterverarbeitung in BI-Software (z. B. Tableau oder PowerBI) sein.

Zu den Merkmalen der Berichte gehören Leistungskennzahlen (KPI) mit ihren Trends und Zielen, Datenvisualisierung im Kontext (Balken, Kreis, Trenddiagramme usw.), Berichte über Auslastung und Ausfallzeiten in der Produktion, Statistiken über Produktionsunterbrechungen, Bewertung der Maschinen- oder Mitarbeiterleistung und mehr.

RSApp beinhaltet auch das Ad-hoc-Analyse-Modul, einen außergewöhnlichen Service innerhalb von Siemens Analytical Services, der es Ihnen ermöglicht, gezielte Analysen einer Vielzahl von Situationen oder Prozessen in Auftrag zu geben. Die Ergebnisse sind nach dem Entwurf in der Report Service-Anwendung verfügbar. Sie können Ad-hoc-Analysen anpassen, um den Entscheidungsprozess von Mitarbeitern und Management zu unterstützen.

Wir bieten Dienstleistungen wie Mustererkennung, bekannte und unbekannte Zusammenhänge, die Suche nach Verschwendung und Ursachen von Ausfallzeiten, Erkennung von ungewöhnlichen Bedingungen und Verhaltensweisen, Optimierung von Unternehmens- und Produktionsprozessen und andere wertvolle Informationsextraktion.

QCapp — App zur Qualitätskontrolle

Die Qualitätskontrollanwendung (QCapp) konzentriert sich auf die Qualität der Herstellungsprozesse. Es bietet ein umfassendes System für Produktionsmanagement- und Qualitätskontrollabteilungen, um die Kontrolle über die Herstellungsprozesse zu übernehmen. Die Hauptziele der Optimierung sind die Minimierung von Defekten und die Maximierung der Zuverlässigkeit Ihres Produkts.

Die QCapp besteht aus drei Tools. Das Tool zur Anomaly Detection kann Abweichungen in frühen Produktionsphasen anhand von Prozesssignalen, die während der Produktion generiert werden, oder anhand von Fotos, die nach dem Bearbeitungs- oder Montageprozess aufgenommen wurden, klassifizieren.

Das Tool Statistical Process Control (SPC) konzentriert sich auf die Online-Überwachung des Produktionsprozesses und die Erkennung von Produktionsphänomenen, die nicht dem Standard entsprechen. SPC ist eine einfache, aber effektive Technik, um die Produktivität zu steigern, Defekten vorzubeugen und unnötige Änderungen am Produktionsprozess zu vermeiden.

Zu guter Letzt gibt es das benutzerinteraktive Design of Experiments (DOE) -Tool, das Experimente mit verschiedenen Eingaben und Einstellungen des Produktionsprozesses ermöglicht. Das führt zu erheblichen Qualitätseffekten und zur Identifizierung der Produktionsleistung.

Das Dashboard für die Online-Überwachung der Produktionsprozessqualität in QCapp von Siemens.

Das SmApp-Dashboard zur Überwachung von Ersatzteilen im Inventar der Wartungsabteilung.

SMApp — App für das Versorgungsmanagement

Die Supply Management Application (SMApp) ermöglicht die Analyse und Optimierung von Produktionsmaterialbeständen, Wartung, Ersatzteillager und Transportwegen innerhalb der internen Logistik.

Basierend auf der Analyse der Ersatzteile oder der Materialhistorie, des Verbrauchs und des Risikograds oder der Zuverlässigkeit der Deckung prognostiziert die Anwendung den optimalen Bestand. Die interne Logistik kann von SmaPP profitieren, indem sie die Einstellungen der Transportrouten für Inventare optimiert, um die Kapazität des Logistikpersonals optimal zu nutzen. Das spart Transportzeit und Energie.

Unsere Kunden

Sehen Sie, wie Condition Monitoring Herstellern hilft.

ANWENDERBERICHT

Siemens, Trutnow

Digitalisierung im Siemens-Werk Trutnov

Dieses Siemens-Werk implementierte eine automatische Maskenverfolgung und -identifikation, wodurch manuelles Suchen und Prüfen überflüssig wurde. Die Anlage reduzierte Fehler bei der Maskenauswahl um bis zu 70% und beschleunigte den gesamten Produktionsprozess.

ANWENDERBERICHT

Continental, Brandys nad Labem

Intelligente Erfassung und Datenanalyse

Dieser Automobilhersteller vollautomatisierte Produktionslinien und Maschinenüberwachung. Vollständige Transparenz und ein detaillierter Zustandsstatus der einzelnen Maschinen führten zu erheblichen Vorteilen sowohl für die Produktion als auch für die Wartung.

ANWENDERBERICHT

AGC Automotive, Chuderice

Digitalisierung der Windschutzscheibenproduktion

Dieser weltweit führende Hersteller von Windschutzscheiben führte in Zusammenarbeit mit Siemens eine vollständige digitale Transformation der Produktion in seinem Werk in Chudeřice durch und trug so dazu bei, die Ziele einer schlanken Fertigung zu erreichen.

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