深入了解傳動系統元件及其健康狀態、低延遲現場分析、降低功率和能源消耗，並可用於綠色場和棕色場應用。將您的 SINAMICS 驅動器與 Industrial Edge 平台中的驅動器連接器 SINAMICS 整合，並分析記錄的內容
使用「Drivetrain Analyzer Edge」應用程式驅動資料，無需額外的感測器。
分析 SINAMICS 磁碟機資料以偵測異常狀況。監控機器狀況，以改善維護計劃。避免使用低效率的機器和增加能源成本，以實現可靠的操作。
使用節能機器實現可持續生產。記錄和分析 SINAMICS 磁碟機資料，延長系統使用壽命。降低營運和投資成本。
遠端監控機器，無需額外的感應器。從 SIPLUS CMS1200 匯入相關振動和狀態變數來實現預測性維護。
帶驅動器連接器的傳動系統邊緣分析儀 SINAMICS 為第二代 G 型 SINAMICS 驅動器提供完全透明度，對驅動系統的能源消耗、營運成本和二氧化碳足跡。沒有任何感測器或特殊設備，該模型可以對定期能源效率、功耗和營運成本提供可行的見解，以最大限度地提供能源效率。
將電動驅動參數與機械傳動系統資料結合，對您的完整驅動應用程式進行整體分析。從 SIPLUS CMS1200 匯入振動和狀態變數，以實現各級別的機械元件的預測性維護，並在同一 Industrial Edge 平台應用程式中提供機械和電氣領域的統一概述。
可視化主要驅動器參數的計算統計 KPI (例如平均值和標準偏差)，以實現長期降級監控和異常偵測。提高系統傳動系統傳動系統的透明度
惡化、避免意外停機，提高生產力，有效規劃備件採購，並僅在真正需要時執行維護來降低成本
透過分析磁碟機資料以偵測機械異常，最佳化您的服務與維護策略，同時提高系統可用性並避免意外停機時間。驅動系統分析儀邊緣人工智能模型
將峰值扭矩與皮帶張力相互關聯，以提供精確且可行的洞察力。只有在真正需要時才進行維護，不需要額外的感測器。
針對您個別使用案例開發和部署客製化的人工智慧模型，並透過圖表和指標將其 KPI 視覺化，以分析特定的使用者定義的條件。在 AI-SDK 項目的界限內創建
模板和組態檔，這些模型使用者能夠監控和分析最重要的確切條件，為其營運提供完全個性化的見解。
