Predictive-Analytics

Neuer IIoT-Baukasten für Maschinendatenerfassung und Predictive Analytics

| Redakteur: Jan Vollmuth

Das kontinuierliche Erfassen von Sensordaten plus eine geeignete Datenanalyse bilden die Voraussetzung für Anomalieerkennung, Predictive Maintenance, Predictive Quality und andere Vorhersageverfahren, mit denen sich Produktivität steigern und Kosten senken lassen.
Das kontinuierliche Erfassen von Sensordaten plus eine geeignete Datenanalyse bilden die Voraussetzung für Anomalieerkennung, Predictive Maintenance, Predictive Quality und andere Vorhersageverfahren, mit denen sich Produktivität steigern und Kosten senken lassen. (Bild: SSV Software Systems GmbH)

Der neue Predictive-Analytics-Baukasten IIoT/PA-Pac von SSV unterstützt die datenbasierte Vorhersage von Ereignissen für Maschinen und Anlagen. Mit seinen Hardware-Bausteinen lassen sich bestehende Maschinen und Anlagen mit Datenschnittstellen nachrüsten, um IIoT-geeignete Zustandsdaten zu gewinnen und zu speichern.

Der zum Lieferumfang gehörende Sensor-2-Information-Service erzeugt Predictive-Analytics-Informationen aus den zur Verfügung stehenden Sensordaten. Dabei kommen laut SSV sowohl statistische Methoden zur Datenanalyse als auch verschiedene Machine-Learning-Algorithmen zum Einsatz, die sich demnach auch für die automatische Anomalieerkennung eignen.

Vibrationsmuster auswerten

Die mit einem IIoT/PA-Pac ausgelieferten Sensoren orientieren sich hinsichtlich Typ und Qualität an der jeweiligen Aufgabenstellung. Das Angebotsspektrum reicht vom einfachen Pt100-Industriesensor über IO-Link-basierte Sensorsysteme bis zum batteriebetriebenen Funksensor. Ein typisches Anwendungsbeispiel wäre laut SSV ein kompakter 3D-Mems-Sensor für Vibrationsmessungen in einem IP54-Gehäuse. Ausgestattet mit einer Nahbereichsfunkschnittstelle und von AA-Batterien versorgt, werden zyklisch Datensätze für eine Predictive Maintenance-Applikation an Antriebselementen erfasst und zum Gateway weiterleitet. (jv)

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