Tag "Sensoren"

Smart Maintenance – Künstliche-Intelligenz-Technologien verfeinern elegant alle Bereiche der Wertschöpfungskette im Unternehmen

Die ideale Lösung wird durch die taktische Kombination aus Smart Manufacturing und Smart Maintenance erreicht. Mithilfe von cleveren, innovativen Technologien wie zum Beispiel smarten Sensoren, Edge Computing, Big Data und künstlicher Intelligenz (KI, Englisch: Artificial Intelligence oder AI) wird sichergestellt, dass alle Assets in der Produktion mit einhundertprozentiger Effizienz arbeiten.  Mittlerweile werden beispielsweise Assets mit industrietauglichen smarten Sensoren wie dem Sushi Sensor zur Datenerfassung ausgestattet. Diese IIoT-Sensoren übertragen die Daten an computergestützte Instandhaltungsmanagementsysteme. Diese Systeme eruieren mittels erweiterter Analysemöglichkeiten wie KI oder cloudbasiertem Machine Learning den kompletten Daten-Pool, um am Ende in Echtzeit Ergebnisse zu liefern, die jederzeit von einem Smart Device abrufbar sind. Somit können Anomalien schnell erkannt und den entsprechenden Mitarbeitern augenblicklich mitgeteilt werden. Die Aufgaben von Smart Maintenance sind unter anderem. die Überwachung und das Wissen um den Zustand der Assets. Dazu kommen die dezidierte Planung der Wartung und die Verbesserung der Leistung sowie die Effektivität der Ressourcen. 

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M+C-Sensoren, M+O-Sensoren und die Prozessanalytik

NOA – NAMUR OPEN Architecture – ist kräftig unterwegs. Zwei Begriffe fallen immer wieder: M+C-Sensoren und M+O-Sensoren. M+O steht für Maintenance und Optimization. Das sind die Neuen. Das sind die, welche die Eigenschaften von Prozesskomponenten (nicht des Prozessmediums) detektieren. Die Erfassung von Vibrationen von Maschinenteilen wie zum Beispiel Pumpen oder Ventilen ist jetzt schon ein klassisches Beispiel für reine M+O-Sensoren geworden.

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Die beliebtesten Blog-Artikel des Jahres 2019

Zum Start ins Jahr 2020 blicken wir auf dem Chemie- und Pharmablog noch einmal zurück auf 2019 und präsentieren die zehn meistgelesensten Artikel des vergangenen Jahres in einer spannenden wie lesenswerten Top-Ten-Liste.

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Die besten Voraussetzungen für eine korrekte Prozessdokumentation

In fast allen industriellen Prozessen werden Rohstoffe und Endprodukte angenommen, verarbeitet, gelagert und abgegeben. Um die Produktion optimal zu steuern, dabei unnötige Kosten zu vermeiden und die Produktqualität zu gewährleisten sind die Mengenströme korrekt und lückenlos zu erfassen. Diese Aufgabe soll möglichst präzise und ohne energiefressende Druckverluste gelöst werden. Dabei sind natürlich die anwendungsspezifischen Parameter zu berücksichtigen, wie zum Beispiel Art und Beschaffenheit des zu messenden Mediums, Prozessdruck und Temperaturbereich.

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Predictive Maintenance zwischen Hype und Realität

Eines der am häufigsten genannten Themen der Digitalisierung im industriellen Umfeld ist Predictive Maintenance. Auf der einen Seite wird es gefühlt als einer der Heilsbringer überhaupt propagiert, der Unsummen Kosteneinsparungen bringt, auf der anderen Seite zeigt der Industrie 4.0 Index, dass Predictive Maintenance weit hinter den Erwartungen bleibt. Hier klaffen Versprechen und Realität offenbar weit auseinander. Woran liegt das?

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Mal nachgedacht – M+O-Sensoren / M+C-Sensoren

Was ist ein M+C-Sensor? M+C steht für Measurement + Control. Das bezeichnet den klassischen Sensor, der in der Automatisierung für die Messung einer Größe im Prozessmedium eingesetzt wird. Das ist z.B. der Druck- oder der Temperatursensor, der den Ist-Druck oder

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