Predictive Analytics-Baukasten

IIoT-Retrofit mit Datenanalyse und Zukunftsvorhersage

| Redakteur: Rebecca Näther

Der Predictive-Analytics-Baukasten IIoT/PA-Pac unterstützt die datenbasierte Vorhersage von Ereignissen für Maschinen und Anlagen.
Der Predictive-Analytics-Baukasten IIoT/PA-Pac unterstützt die datenbasierte Vorhersage von Ereignissen für Maschinen und Anlagen. (Bild: SSV Software Systems)

Der Predictive-Analytics-Baukasten IIoT/PA-Pac von SSV unterstützt die datenbasierte Vorhersage von Ereignissen für Maschinen und Anlagen. 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 lassen soll.

Mittels der Hardware-Bausteine dieses Retrofit-Baukastens lassen sich bestehende Maschinen und Anlagen mit den entsprechenden 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 sowohl statistische Methoden zur Datenanalyse als auch verschiedene Machine-Learning-Algorithmen zum Einsatz, die sich auch für die automatische Anomalieerkennung eignen.

Vom Industriesensor bis zum batteriebetriebenen Funksensor

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 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.

Hannover Messe: Halle 5, Stand F30

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