Skip to main content
Denne siden vises ved hjelp av automatisk oversettelse. Vis på engelsk i stedet?

Tilstandsovervåking

Siemens Condition Monitoring bruker intelligent dataanalyse for å forbedre produksjonsmaskinens effektivitet, minimere nedetid og optimalisere produksjonsprosesser.

Få din gratis demo

Tilkobling

Maskin-til-bedrift intelligent systemdatatilkobling er et grunnleggende aspekt ved moderne produksjon. Vårt tilstandsovervåkingssystem dekker tre viktige lag: maskintilkobling, datalagring og datapresentasjon. I det første laget kan vi samle inn data fra maskiner og andre kilder som SAP, MES og andre ERP-systemer. Maskintilkobling er det første trinnet for digital transformasjon i bransjen.

Vår store fordel ligger i vår inngående kunnskap om industrielle styringssystemer. Vi kan tilby omfattende tilkoblingsløsninger for maskinporteføljen din, uavhengig av type eller alder. Du får gyldige data du kan stole på. Vi fokuserer på datautvinning angående produksjon, vedlikehold, teknologi og forretningsadministrasjon.

Vi tilbyr implementering av disse kommunikasjonsdatagatewayene for å opprettholde pålitelig og sikker datainnsamling fra produksjonsmaskiner. Vi bruker vanligvis en eller flere gateways for å utdype prosjektskalaen og beste praksis. Flere maskiner kan kommunisere med en gateway.

En operatør ser på grensesnittet til Brownfield Analytics-tilkoblingstjenesten på en stor skjerm.
Dataskjerm som viser full gjennomsiktighet i maskinens driftstilstander

Datapresentasjon

Hovedoppgaven til tilstandsovervåkingssystemet er en pålitelig analyse av de innsamlede dataene i form av et interaktivt nettmiljø eller rapporteringstjeneste for presentasjonsformål.

Systemet tilbyr omfattende sett med dashbord og rapporter for produksjons-, vedlikeholds- og teknologiforhold. Det gir åpenhet i produksjonsprosessene og vedlikeholdsadministrasjonen.

For vedlikeholdsformål er en avansert applikasjon tilgjengelig. Den prediktive vedlikeholdsappen samler alarmovervåking, aksemotorens arbeidstid, gjeldende belastning, hastighet og temperaturovervåking av maskinens akse. Moderne maskinlæring og statistikktilnærminger brukes for å bestemme slitasjehastigheten til spesifikke komponenter.

Du kan teste datapresentasjonsfunksjoner i gratis live demo.

Dataanalyse og prosessoptimalisering

Analytics-tjenester utnytter alle data på tvers av bransjen. Bruken av statistikk og maskinlæring gir verdifull informasjon fra big data. Våre analytiske tjenester forvandler komplekse data til informasjon med kontekst for å støtte din operasjonelle effektivitet og innovasjon.

Prediktivt vedlikehold, kvalitetskontroll, ressursstyring og rapporteringstjenesteapplikasjoner er tilgjengelige i løsningssettet vårt. Hvert presentert verktøy er utviklet i synergi med beste bransjepraksis og tilpassbarhet til kundens krav. Analytical Services-applikasjonene er også tilgjengelige i live demo-app.

En detaljert analyse og sammenligning av MTBF-indikatoren ved hjelp av Siemens Condition Monitoring.
En liste over overvåkede signaler og detekterte avvik ved hjelp av Siemens Condition Monitoring.

PMApp — Prediktiv Maintenance App

Siemens Predictive Maintenance System (PMApp) er en løsning for overvåking og detaljert analyse av innsamlede tilstandsdata for å oppdage den første forekomsten av feil eller nedbrytning av det overvåkede utstyret.

Systemet passer inn i den tilstandsbaserte vedlikeholdsstrategien. Hovedformålet er å optimalisere vedlikeholdsprosesser og redusere vedlikeholdskostnader samtidig som driftseffektiviteten forbedres og nedetid for produksjons- og prosessutstyr minimeres. Denne moderne tilnærmingen til vedlikeholdsstyring er et viktig skritt mot å oppnå fortreffelighet på dette feltet. Siemens Predictive Maintenance-løsningen kan brukes på tvers av en variant av industrielle applikasjoner, inkludert produksjonsanlegg, kjemiske, metallurgiske eller næringsmiddelforedlingsanlegg som bruker datagenererende maskiner.

Signalbehandlingsmodul

Signalbehandlingsmodulen behandler og overvåker innsamlede tidsserier fra industrimaskiner, eller prosesssensorer, hvilke avvik fra standardatferd må overvåkes. Signalbehandling oppdager automatisk og pålitelig eventuelle avvik som oppstår under driften av den overvåkede komponenten og setter i gang vedlikeholdsavdelingen for å planlegge en serviceintervensjon.

En detaljert visning av en analyse av et overvåket signal ved bruk av Siemens Condition Monitoring.
Avansert analyse av detekterte kritiske alarmer ved hjelp av Siemens Condition Monitoring.

Smart Alarm Analyse-modul

Smart Alarm Analysis-modulen er spesifisert for å utføre en automatisert analyse av innspilt tekstinformasjon, som kan inneholde relevant informasjon om den tekniske tilstanden til det overvåkede utstyret. Tekstinformasjon kan komme fra forskjellige kilder som maskinkontrollsystemer, diagnostiske enheter eller bedriftsinformasjonsportaler.

En alarmmodul er den beste løsningen for situasjoner der antall genererte alarmer og meldinger overskrider begrensningen til vedlikeholdsavdelingen som ikke kan behandle dem uavhengig. Bare en brøkdel av alle innsamlede tekster inneholder verdifull informasjon om en ny fiasko. Modulen identifiserer kritisk tekstinformasjon og forhindrer en generell feil ved rettidig vedlikeholdsadvarsler.

Arbeidstidsanalysemodul

Arbeidstidsanalysemodulen gir avansert analyse av maskinens eller komponentens oppetid. Analyseutgangene er sannsynligheten for maskinfeil eller estimert gjennomsnittlig tid til feil.

Det lar deg optimalisere vedlikeholds- og produksjonsplanleggingsprosesser i henhold til tilegnet kunnskap. Du kan også planlegge forebyggende reparasjoner i henhold til reell alvorlighetsgrad og reell arbeidsmengde. Til slutt kan du distribuere produksjonsordrene på tvers av verkstedet i henhold til maskinpålitelighetsindikatorer (MTBF, MTTR) og estimert tilgjengelighet.

Trend for MTBF, MTTR og tilgjengelighet med beregnet sannsynlighet for videre drift og estimert tid til neste feil.
En utarbeidet webproduksjonsrapport ved bruk av RSapp fra Siemens.

RsApp - Rapporttjenesteapp

Report Service Application (RSapp) kombinerer med jevne mellomrom store mengder prosessdata fra ulike bedriftskilder (maskindata, SAP, MES, etc.) for å hjelpe ledelse og bedriftspersonell med analyse av produksjon, vedlikehold, teknologi, planlegging eller kontroll. Med RsApp-systemet kan ansatte uten avansert kunnskap om dataanalyse spare tid, fokusere på problemløsning og optimalisere prosesser.

Utdataene fra Rapporttjenesten kan være en nettbasert interaktiv visualisering, en offline PDF- eller PowerPoint-rapport eller forberedte data i selskapets database for videre behandling i BI-programvare (f.eks. Tableau eller PowerBI).

Funksjonene i rapportene er viktige resultatindikatorer (KPI) med trender og mål, datavisualisering i kontekst (stolpe, kake, trendgrafer, etc.), rapporter om utnyttelse og nedetid i produksjonen, statistikk over produksjonsavbrudd, evaluering av maskin- eller arbeiderytelse og mer.

RsApp inkluderer også ad hoc-analysemodulen, en ekstraordinær tjeneste innen Siemens Analytical Services som lar deg bestille fokusert analyse av et bredt spekter av situasjoner eller prosesser. Resultatene er tilgjengelige i rapporttjenesteapplikasjonen etter utarbeidelse. Du kan tilpasse ad hoc-analyse for å støtte beslutningsprosessen til ansatte og ledelse.

Vi tilbyr tjenester som mønsterdeteksjon, kjente og ukjente forhold, lete etter avfall og årsaker i nedetid, ikke-standardiserte forhold og atferdsdeteksjon, optimalisering av bedrifts- og produksjonsprosesser og annen verdifull informasjonsutvinning.

QCapp - Kvalitetskontroll-app

Quality Control Application (QcApp) fokuserer på kvaliteten på produksjonsprosessene. Det gir et omfattende system for produksjonsstyring og kvalitetskontrollavdelinger for å ta kontroll over produksjonsprosesser. Hovedmålene med optimalisering er å minimere feil og maksimere produktets pålitelighet.

QCapp består av tre verktøy. Anomaly Detection-verktøyet kan klassifisere en ikke-samsvarende i tidlige produksjonsfaser ved hjelp av prosesssignaler generert under produksjonen eller på fotografier tatt etter maskinering eller monteringsprosessen.

Verktøyet Statistical Process Control (SPC) fokuserer på online overvåking av produksjonsprosessen, og oppdager eventuelle ikke-standardiserte produksjonsfenomener. SPC er en enkel, men effektiv teknikk for å øke produktiviteten, forhindre feil og unngå unødvendige endringer i produksjonsprosessen.

Sist men ikke minst er det brukerinteraktive Design of Experiments (DOE) -verktøyet, som tillater eksperimentering med forskjellige innganger og innstillinger i produksjonsprosessen. Det fører til betydelige kvalitetseffekter og identifikasjon av produksjonsytelse.

Dashbordet for online overvåking av produksjonsprosesskvalitet i QcApp fra Siemens.
SMapp-dashbordet for overvåking av reservedeler i vedlikeholdsavdelingens inventar.

SMapp - App for forsyningsadministrasjon

Supply Management Application (SMapp) muliggjør analyse og optimalisering av produksjonsmateriellager, vedlikeholdsreservedelslager og transportruter innen intern logistikk.

Basert på analysen av reservedeler eller materialehistorikkforbruk og risikonivå eller dekningspålitelighet, forutsier applikasjonen optimal lagerbeholdning. Intern logistikk kan tjene på SMapp ved å optimalisere innstillingene for transportruter for varelager for å ideelt utnytte kapasiteten til logistikkpersonalet. Det sparer transporttid og energi.

Våre kunder

Se hvordan tilstandsovervåking hjelper produsenter.

Nettverkstjenester

Oppdag Siemens SCALANCE for IT/OT-design og implementering, nettverksadministrasjon, NIS 2-implementering og mer.

Utforsk SCALANCE