Skip to main content
Ta strona jest wyświetlana przy użyciu automatycznego translatora. Czy chcesz wyświetlić ją w języku angielskim?

Monitorowanie stanu

Siemens Condition Monitoring wykorzystuje inteligentną analizę danych w celu zwiększenia wydajności maszyn produkcyjnych, zminimalizowania przestojów i optymalizacji procesów produkcyjnych.

Pobierz darmowe demo

Łączność

Inteligentne połączenie danych systemu maszyna-biznes jest podstawowym aspektem nowoczesnej produkcji. Nasz system monitorowania stanu obejmuje trzy kluczowe warstwy: łączność maszyn, przechowywanie danych i prezentację danych. W pierwszej warstwie możemy zbierać dane z maszyn i innych źródeł, takich jak SAP, MES i inne systemy ERP. Łączność maszyn jest początkowym etapem transformacji cyfrowej w branży.

Naszą wielką zaletą jest pogłębiona znajomość przemysłowych systemów sterowania. Zapewniamy kompleksowe rozwiązania połączeń dla Twojego portfolio maszyn, niezależnie od rodzaju i wieku. Otrzymujesz prawidłowe dane, na których możesz polegać. Koncentrujemy się na eksploracji danych dotyczących produkcji, konserwacji, technologii i zarządzania biznesem.

Oferujemy wdrożenie tych komunikacyjnych bramek danych w celu zapewnienia niezawodnego i bezpiecznego gromadzenia danych z maszyn produkcyjnych. Zwykle używamy jednej lub więcej bramek, aby pogłębić skalę projektu i najlepsze praktyki. Kilka maszyn może komunikować się z jedną bramką.

Operator patrzy na interfejs usługi łączności Brownfield Analytics na dużym ekranie.
Ekran komputera pokazujący pełną przezroczystość stanów pracy maszyny

Prezentacja danych

Głównym zadaniem systemu monitorowania stanu jest zaufana analiza zebranych danych w postaci interaktywnego środowiska internetowego lub usługi raportowania do celów prezentacyjnych.

System oferuje kompleksowy zestaw pulpitów nawigacyjnych i raportów dotyczących warunków produkcji, konserwacji i technologii. Zapewnia przejrzystość procesów produkcyjnych i zarządzania konserwacją.

Do celów konserwacyjnych dostępna jest zaawansowana aplikacja. Aplikacja konserwacji predykcyjnej gromadzi monitorowanie alarmów, godziny pracy silnika osi, bieżące obciążenie, monitorowanie prędkości i temperatury osi maszyny. Nowoczesne metody uczenia maszynowego i statystyki są stosowane w celu określenia szybkości zużycia określonych elementów.

Możliwości prezentacji danych można przetestować w darmowe demo na żywo.

Analiza danych i optymalizacja procesów

Usługi analityczne wykorzystują wszystkie dane w całej branży. Zastosowanie statystyk i uczenia maszynowego dostarcza cennych informacji z dużych zbiorów danych. Nasze usługi analityczne przekształcają złożone dane w informacje z kontekstem, aby wspierać wydajność operacyjną i innowacyjność.

Aplikacje konserwacji predykcyjnej, kontroli jakości, zarządzania zasobami i raportowania są dostępne w naszym zestawie rozwiązań. Każde prezentowane narzędzie zostało opracowane w synergii z najlepszymi praktykami branżowymi i możliwością dostosowania do wymagań klienta. Aplikacje usług analitycznych są również dostępne w aplikacja demo na żywo.

Szczegółowa analiza i porównanie wskaźnika MTBF za pomocą Siemens Condition Monitoring.
Lista monitorowanych sygnałów i wykrytych anomalii za pomocą Siemens Condition Monitoring.

PmApp — aplikacja do konserwacji predykcyjnej

Siemens Predictive Maintenance System (PMApp) to rozwiązanie do monitorowania i szczegółowej analizy zebranych danych o stanie w celu wykrycia początkowego wystąpienia awarii lub degradacji monitorowanego sprzętu.

System wpisuje się w strategię konserwacji opartej na warunkach. Jego głównym celem jest optymalizacja procesów konserwacyjnych i zmniejszenie kosztów konserwacji przy jednoczesnej poprawie wydajności operacyjnej i minimalizacji przestojów urządzeń produkcyjnych i przetwórczych. To nowoczesne podejście do zarządzania konserwacją jest znaczącym krokiem w kierunku osiągnięcia doskonałości w tej dziedzinie. Rozwiązanie Siemens Predictive Maintenance może być stosowane w różnych zastosowaniach przemysłowych, w tym w zakładach produkcyjnych, chemicznych, metalurgicznych lub przetwórstwa spożywczego, które wykorzystują maszyny do generowania danych.

Moduł przetwarzania sygnału

Moduł przetwarzania sygnału przetwarza i monitoruje zebrane szeregi czasowe z maszyn przemysłowych lub czujników procesowych, których odchylenia od standardowego zachowania muszą być pod nadzorem. Przetwarzanie sygnału automatycznie i niezawodnie wykrywa wszelkie anomalie powstałe podczas pracy monitorowanego komponentu i inicjuje dział konserwacji do zaplanowania interwencji serwisowej.

Szczegółowy widok analizy monitorowanego sygnału za pomocą Siemens Condition Monitoring.
Zaawansowana analiza wykrytych krytycznych alarmów przy użyciu monitorowania stanu firmy Siemens.

Inteligentny moduł analizy alarmów

Moduł Smart Alarm Analysis jest przeznaczony do automatycznej analizy zapisanych informacji tekstowych, które mogą zawierać istotne informacje o stanie technicznym monitorowanego sprzętu. Informacje tekstowe mogą pochodzić z różnych źródeł, takich jak systemy sterowania maszynami, urządzenia diagnostyczne lub portale informacyjne firmy.

Moduł alarmowy jest najlepszym rozwiązaniem w sytuacjach, gdy liczba generowanych alarmów i komunikatów przekracza ograniczenia działu konserwacji, który nie może ich samodzielnie przetwarzać. Tylko ułamek wszystkich zebranych tekstów zawiera cenne informacje o pojawiającej się niepowodzeniu. Moduł identyfikuje krytyczne informacje tekstowe i zapobiega ogólnej awarii poprzez ostrzeżenia o konserwacji na czas.

Moduł analizy godzin pracy

Moduł Analiza godzin pracy zapewnia zaawansowaną analizę czasu pracy maszyn lub komponentów. Wyniki analizy to prawdopodobieństwo awarii maszyny lub szacowany średni czas do awarii.

Pozwala optymalizować procesy konserwacji i planowania produkcji zgodnie z nabytą wiedzą. Możesz także zaplanować naprawy zapobiegawcze zgodnie z rzeczywistym ciężarem i rzeczywistym obciążeniem pracą. Wreszcie, możesz dystrybuować zamówienia produkcyjne w całym warsztacie zgodnie ze wskaźnikami niezawodności maszyn (MTBF, MTTR) i szacunkową dostępnością.

Trend MTBF, MTTR i Dostępność z obliczonym prawdopodobieństwem dalszej eksploatacji i szacowanym czasem do następnej awarii.
Przygotowany raport z produkcji stron internetowych z wykorzystaniem RSApp firmy Siemens.

RSApp — Aplikacja usługi raportów

Aplikacja Report Service (RSAPP) łączy w regularnych odstępach czasu duże ilości danych procesowych z różnych źródeł firmy (dane maszynowe, SAP, MES itp.), aby pomóc kierownictwu i personelowi firmy w analizie produkcji, konserwacji, technologii, planowania lub kontrolowania. Dzięki systemowi RSApp pracownicy bez zaawansowanej wiedzy z zakresu analizy danych mogą oszczędzać czas, skupić się na rozwiązywaniu problemów i optymalizować procesy.

Wyjściem usługi Report Service może być interaktywna wizualizacja internetowa, raport offline PDF lub PowerPoint lub przygotowane dane w bazie danych firmy do dalszego przetwarzania w oprogramowaniu BI (np. Tableau lub PowerBI).

Cechami raportów są kluczowe wskaźniki wydajności (KPI) z ich trendami i celami, wizualizacja danych w kontekście (słupki, kołowe, wykresy trendów itp.), raporty dotyczące wykorzystania i przestojów w produkcji, statystyki przerw w produkcji, ocena wydajności maszyn lub pracowników i inne.

RSApp zawiera również moduł analizy ad-hoc, niezwykłą usługę w ramach usług analitycznych Siemens, która umożliwia zamówienie ukierunkowanej analizy szerokiego zakresu sytuacji lub procesów. Wyniki są dostępne w aplikacji Report Service po opracowaniu. Możesz dostosować analizę ad hoc, aby wspierać proces decyzyjny pracowników i kierownictwa.

Świadczymy usługi takie jak wykrywanie wzorców, znanych i nieznanych relacji, poszukiwanie odpadów i przyczyn w przestojach, wykrywanie niestandardowych warunków i zachowań, optymalizacja procesów firmowych i produkcyjnych oraz inne cenne pozyskiwanie informacji.

QCapp — Aplikacja Kontroli Jakości

Aplikacja Kontroli Jakości (QCapp) koncentruje się na jakości procesów produkcyjnych. Zapewnia kompleksowy system dla działów zarządzania produkcją i kontroli jakości, aby przejąć kontrolę nad procesami produkcyjnymi. Głównym celem optymalizacji jest zminimalizowanie wad i maksymalizacja niezawodności produktu.

QCapp składa się z trzech narzędzi. Narzędzie do Anomaly Detection anomalii może klasyfikować niezgodność we wczesnych fazach produkcji na podstawie sygnałów procesowych generowanych podczas produkcji lub na zdjęciach wykonanych po procesie obróbki lub montażu.

Narzędzie Statistical Process Control (SPC) koncentruje się na monitorowaniu online procesu produkcyjnego, wykrywaniu wszelkich niestandardowych zjawisk produkcyjnych. SPC to prosta, ale skuteczna technika zwiększania produktywności, zapobiegania wadom i uniknięcia niepotrzebnych modyfikacji procesu produkcyjnego.

Wreszcie, interaktywne przez użytkownika narzędzie Design of Experiments (DOE), które umożliwia eksperymentowanie z różnymi wejściami i ustawieniami procesu produkcyjnego. Prowadzi to do znacznych efektów jakości i identyfikacji wydajności produkcji.

Pulpit nawigacyjny do monitorowania jakości procesów produkcyjnych online w QCapp firmy Siemens.
Pulpit SMapp do monitorowania części zamiennych w ekwipunku działu konserwacji.

SMapp - aplikacja do zarządzania dostawami

Aplikacja do zarządzania dostawami (SMapp) umożliwia analizę i optymalizację zapasów materiałów produkcyjnych, konserwacji magazynu części zamiennych i tras transportowych w ramach logistyki wewnętrznej.

Na podstawie analizy zużycia części zamiennych lub historii materiałów oraz poziomu ryzyka lub niezawodności pokrycia, aplikacja przewiduje optymalne zapasy. Logistyka wewnętrzna może czerpać korzyści z SMapp, optymalizując ustawienia tras transportowych dla zapasów, aby idealnie wykorzystać możliwości personelu logistycznego. Oszczędza czas transportu i energię.

Nasi klienci

Zobacz, jak Monitoring stanu pomaga producentom.

Usługi sieciowe

Odkryj Siemens SCALANCE w zakresie projektowania i wdrażania IT/OT, zarządzania siecią, wdrażania NIS 2 i nie tylko.

Poznaj SCALANCE