Skip to main content
Ez az oldal automatikus fordítással jelenik meg. Inkább megnézi angolul?

Állapot felügyelet

A Siemens Condition Monitoring intelligens adatelemzést alkalmaz a gyártógépek hatékonyságának növelése, a leállások minimalizálása és a gyártási folyamatok optimalizálása érdekében.

Szerezd meg ingyenes demóját

Kapcsolattartás

A gép-vállalkozás közötti intelligens rendszeradatkapcsolat a modern gyártás alapvető eleme. Állapotfelügyeleti rendszerünk három létfontosságú réteget fed le: gépkapcsolat, adattárolás és adatbemutató. Az első rétegben adatokat gyűjthetünk gépekből és más forrásokból, például SAP, MES és más ERP rendszerekből. A gépkapcsolat a digitális átalakulás kezdeti lépése az iparban.

Nagy előnyünk az ipari vezérlőrendszerek mélyreható ismeretében rejlik. Átfogó csatlakozási megoldásokat tudunk biztosítani gépportfóliójához, típusától és korától függetlenül. Érvényes adatokat kap, amelyekre támaszkodhat. A termelés, karbantartás, technológia és üzleti menedzsment adatbányászatára összpontosítunk.

Ezeknek a kommunikációs adatátjáróknak a megvalósítását kínáljuk a gyártógépekből származó megbízható és biztonságos adatgyűjtés fenntartása érdekében. Általában egy vagy több átjárót használunk a projekt méretének és a bevált gyakorlatok elmélyítésére. Több gép képes kommunikálni egy átjáróval.

Az üzemeltető nagy képernyőn nézi a Brownfield Analytics csatlakozási szolgáltatás felületét.
A számítógép képernyője, amely teljes átlátszóságot mutat a gép működési állapotában

Adatbemutató

Az állapotfigyelő rendszer fő feladata az összegyűjtött adatok megbízható elemzése interaktív webkörnyezet vagy jelentési szolgáltatás formájában prezentációs célokra.

A rendszer átfogó műszerfalakat és jelentéseket kínál a gyártási, karbantartási és technológiai feltételekről. Átláthatóságot biztosít a gyártási folyamatok és a karbantartási menedzsment számára.

Karbantartási célokra speciális alkalmazás áll rendelkezésre. A prediktív karbantartási alkalmazás összegyűjti a riasztási felügyeletet, a tengelymotor munkaidejét, a gép tengelyének aktuális terhelését, sebességét és hőmérséklet-monitorozását. Az egyes alkatrészek kopási sebességének meghatározására modern gépi tanulási és statisztikai megközelítéseket alkalmaznak.

Az adatbemutatási képességeket tesztelheti a ingyenes élő demo.

Adatelemzés és folyamatoptimalizálás

Az analitikai szolgáltatások kihasználják az összes adatot az iparágban. A statisztikák és a gépi tanulás alkalmazása értékes információkat nyújt a big data-ból. Analitikai szolgáltatásaink összetett adatokat kontextussal információkká alakítják, hogy támogassák az Ön működési hatékonyságát és innovációját.

Prediktív karbantartási, minőség-ellenőrzési, erőforrás-menedzsment és jelentéstételi szolgáltatási alkalmazások elérhetők megoldáskészletünkben. Minden bemutatott eszközt a legjobb iparági gyakorlatokkal és az ügyfelek igényeihez igazíthatóságával szinergiában fejlesztettük ki. Az Analitikai Szolgáltatások alkalmazásai a következő oldalon is elérhetők élő demo alkalmazás.

Az MTBF mutató részletes elemzése és összehasonlítása a Siemens Condition Monitoring segítségével.
A Siemens Condition Monitoring segítségével megfigyelt jelek és észlelt rendellenességek listája.

PmApp - Prediktív Maintenance App

A Siemens Predictive Maintenance System (PMApp) egy megoldás az összegyűjtött állapotadatok figyelemmel kísérésére és részletes elemzésére, hogy észlelje a megfigyelt berendezés meghibásodásának vagy romlásának kezdeti előfordulását.

A rendszer illeszkedik az állapot alapú karbantartási stratégiába. Fő célja a karbantartási folyamatok optimalizálása és a karbantartási költségek csökkentése, miközben javítja a működési hatékonyságot és minimalizálja a gyártási és feldolgozó berendezések leállásait. A karbantartási menedzsment modern megközelítése jelentős lépés a kiválóság elérése felé ezen a területen. A Siemens Predictive Maintenance megoldása az ipari alkalmazások számos változatában alkalmazható, beleértve az adatgeneráló gépeket használó gyártási, vegyipari, kohászati vagy élelmiszer-feldolgozó üzemekben.

Jelfeldolgozó modul

A Jelfeldolgozó modul feldolgozza és figyelemmel kíséri az ipari gépek vagy folyamatérzékelők által gyűjtött idősorokat, amelyek eltéréseit a szokásos viselkedéstől megfigyelés alatt kell tartani. A jelfeldolgozás automatikusan és megbízhatóan észleli a felügyelt alkatrész működése során felmerülő rendellenességeket, és kezdeményezi a karbantartási osztályt a szervizbeavatkozás ütemezésére.

Részletes áttekintés a monitorozott jel elemzéséről a Siemens Condition Monitoring segítségével.
Az észlelt kritikus riasztások fejlett elemzése a Siemens Condition Monitoring segítségével.

Intelligens riasztáselemző modul

Az intelligens riasztáselemzés modul a rögzített szöveges információk automatizált elemzésének elvégzésére szolgál, amely releváns információkat tartalmazhat a megfigyelt berendezés műszaki állapotáról. A szöveges információk különböző forrásokból származhatnak, például gépvezérlő rendszerekből, diagnosztikai eszközökből vagy vállalati információs portálokból.

A riasztó modul a legjobb megoldás olyan helyzetekben, amikor a generált riasztások és üzenetek száma meghaladja a karbantartási osztály korlátozását, amely nem tudja azokat önállóan feldolgozni. Az összegyűjtött szövegeknek csak töredéke tartalmaz értékes információkat egy felmerülő kudarcról. A modul azonosítja a kritikus szöveges információkat, és időben történő karbantartási figyelmeztetésekkel megakadályozza az általános meghibásodást.

Munkaidő-elemző modul

A munkaidő-elemzés modul fejlett elemzést biztosít a gép vagy alkatrész üzemidejéről. Az elemzési kimenetek a gép meghibásodásának valószínűsége vagy a meghibásodásig eltelt becsült átlagos idő.

Lehetővé teszi a karbantartási és gyártástervezési folyamatok optimalizálását a megszerzett ismereteknek megfelelően. A megelőző javításokat a valós súlyosság és a valós terhelés szerint is ütemezheti. Végül a gyártási megrendeléseket a műhelyben eloszthatja a gép megbízhatósági mutatói (MTTR) és a becsült rendelkezésre állás szerint.

Az MTBF, az MTTR és az elérhetőség trendje a további működés kiszámított valószínűségével és a következő meghibásodásig eltelt becsült idővel.
Elkészített webes gyártási jelentés a Siemens RSapp-jával.

RSApp - Jelentési szolgáltatási alkalmazás

A Report Service Application (RSApp) rendszeres időközönként nagy mennyiségű folyamatadatot egyesít különböző vállalati forrásokból (gépi adatok, SAP, MES stb.), hogy segítse a vezetést és a vállalati személyzetet a termelés, karbantartás, technológia, tervezés vagy ellenőrzés elemzésében. Az RSapp rendszerrel az adatelemzés fejlett ismerete nélkül alkalmazottak időt takaríthatnak meg, a problémamegoldásra összpontosíthatnak és optimalizálhatnak a folyamatokat.

A Jelentési Szolgáltatás kimenete lehet egy webalapú interaktív vizualizáció, offline PDF vagy PowerPoint jelentés vagy a vállalat adatbázisában elkészített adatok a BI szoftverben (pl. Tableau vagy PowerBI) történő további feldolgozáshoz.

A jelentések jellemzői a kulcsfontosságú teljesítménymutatók (KPI) trendekkel és céljaikkal, adatmegjelenítés kontextusban (sáv, torok, trendgrafikonok stb.), jelentések a termelés felhasználásáról és leállásáról, a gyártási megszakítások statisztikái, a gép vagy a munkavállalók teljesítményének értékelése és egyebek.

Az RSApp magában foglalja az ad-hoc elemzési modult is, amely a Siemens Analytical Services rendkívüli szolgáltatása, amely lehetővé teszi a helyzetek vagy folyamatok széles skálájának fókuszált elemzésének megrendelését. Az eredmények a kidolgozás után elérhetők a Jelentési Szolgáltatási Alkalmazásban. Az ad-hoc elemzést adaptálhatja az alkalmazottak és a vezetés döntéshozatali folyamatának támogatására.

Olyan szolgáltatásokat nyújtunk, mint mintázatfelismerés, ismert és ismeretlen kapcsolatok, hulladék és okok keresése leállásokban, nem szabványos körülmények és viselkedés észlelése, vállalati és termelési folyamatok optimalizálása és egyéb értékes információkitermelés.

QCapp - Minőségellenőrző alkalmazás

A minőségellenőrzési alkalmazás (QCapp) a gyártási folyamatok minőségére összpontosít. Átfogó rendszert biztosít a termelésirányítási és minőség-ellenőrzési osztályok számára a gyártási folyamatok ellenőrzésére. Az optimalizálás fő célja a hibák minimalizálása és a termék megbízhatóságának maximalizálása.

A QCapp három eszközből áll. Az Anomaly Detection eszköz a gyártás során keletkezett folyamatjelek vagy a megmunkálási vagy összeszerelési folyamat után rögzített fényképek alapján osztályozhatja a nem megfelelőt a korai gyártási fázisokban.

A Statisztikai Folyamatellenőrző (SPC) eszköz a gyártási folyamat online monitorozására összpontosít, bármilyen nem szabványos termelési jelenség felderítésére. Az SPC egy egyszerű, de hatékony technika a termelékenység növelésére, a hibák megelőzésére és a gyártási folyamat szükségtelen módosításainak elkerülésére.

Végül, de nem utolsósorban a felhasználó-interaktív Design of Experiments (DOE) eszköz, amely lehetővé teszi a gyártási folyamat különböző bemeneteivel és beállításaival való kísérletezést. Jelentős minőségi hatásokhoz és a termelési teljesítmény azonosításához vezet.

A Siemens QCapp gyártási folyamatainak minőségének online monitorozásához irányítópult.
Az SMapp műszerfal a karbantartási osztály készletében található alkatrészek figyelemmel kíséréséhez.

SMapp - Ellátáskezelő alkalmazás

Az ellátáskezelő alkalmazás (SMapp) lehetővé teszi a gyártási anyagkészletek, a karbantartási pótalkatrész-raktár és a szállítási útvonalak elemzését és optimalizálását a belső logisztikán belül.

A pótalkatrészek vagy az anyagtörténet fogyasztásának, valamint a kockázat szintjének vagy a lefedettség megbízhatóságának elemzése alapján az alkalmazás optimális készletet jósolja meg. A belső logisztika profitálhat az SMApp-ból azáltal, hogy optimalizálja a készletek szállítási útvonalainak beállításait, hogy ideálisan kihasználja a logisztikai személyzet kapacitását. Szállítási időt és energiát takarít meg.

Ügyfeleink

Nézze meg, hogyan segít az állapotfelügyelet a gyártóknak.

Hálózati szolgáltatások

Fedezze fel a Siemens SCALANCE-t az IT/OT tervezéshez és megvalósításhoz, a hálózatkezeléshez, a NIS 2 megvalósításhoz és még sok máshoz.

SCALANCE felfedezése