Hohe Reparaturkosten vermeiden, ungewollte Maschinenausfälle verhindern, defekte Produkte zügig identifizieren: Das rechtzeitige Erkennen von Prozessanomalien und Verschleiß hat für Anlagenbetreiber einen enormen Nutzen. Da die Anzahl der zu überwachenden Prozesszustände jedoch sehr schnell sehr groß werden kann (beispielsweise gibt es bei 10 Produktbreiten, 10 Produktdicken und 20 verschiedenen Materialien bereits 2.000 mögliche Prozesszustände), ist die manuelle Erstellung der entsprechenden Grenzwertkurven oft nicht mehr durchführbar.
Mit dem neuen Produkt IbaInCycle bietet Iba ein System zur autonomen Überwachung zyklischer und quasi-zyklischer Prozesse in Echtzeit. Als Add-on zur Applikation IbaPDA (Process Data Acquisition) ist IbaInCycle mit dem Auto-Adapting-Modul in der Lage, den typischen Verlauf für unterschiedliche Prozesszustände – diese sind dabei frei konfigurierbar – zu erlernen und Grenzwertkurven somit selbstständig zu ermitteln. Auch die anschließende Überwachungsphase, die auf den Produktvorgaben und den ermittelten Referenzen basiert, erfolgt automatisch.
Durch das Auto-Adapting-Modul kann sich IbaInCycle immer wieder an unterschiedliche Produktionszustände anpassen und so in Echtzeit während der Fertigung das Auftreten von Maschinenverschleiß und Qualitätsabweichungen erkennen. Anwender sind somit stets über den Anlagenstatus und die Qualität der Produktion informiert und jederzeit in der Lage, situativ zu reagieren. Dadurch lassen sich Schäden und Ausfälle nachhaltig verhindern. Ein wesentlicher Vorteil von IbaInCycle ist zudem, dass bereits bestehende Signale zur Überwachung genutzt werden können und keine zusätzliche Sensorik notwendig ist.
Prozessüberwachung in Echtzeit direkt an der Edge
Da IbaInCycle auch auf einem Edge Device der IbaDAQ-Familie laufen kann, ist eine Überwachung auf Basis der hochauflösenden Rohdaten genau dort möglich, wo sie entstehen. Die erfassten Messdaten werden dabei autonom im Edge Device und ohne die Verbindung zu einer Cloud-Infrastruktur verarbeitet. Zur weiteren Analyse kann aus den ermittelten Kennwerten problemlos ein Drill-down zurück auf die Rohdaten erfolgen.
Typische Einsatzgebiete von IbaInCycle sind die Kontrolle zyklischer Prozesse wie Motoren- und Getriebeüberwachungen, Spritzgussmaschinen und die Überwachung von rotierenden Maschinen, etwa zum Erkennen von Verschleiß oder Beschädigungen an Sägeblättern. Des Weiteren können auch Abläufe mit quasi-zyklischen Prozessschritten kontrolliert werden – beispielsweise beim Betrieb von Pressen oder Kranen. Die jeweiligen Schritte lassen sich durch Start- und Stopp-Trigger dabei individuell konfigurieren.
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