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Condition Monitoring & Predictive Maintenance

Predictive Maintenance, aber auch schon Vorstufen wie ein Echtzeit Condition Monitoring erhöhen die Verfügbarkeit Ihrer Produkte bei Kunden und ermöglichen Ihnen eine bessere, schnellere und effizientere Wartung.

Predictive Maintenance steht für die vorausschauende Wartung von Maschinen, Anlagen und Produkten:

Auf Basis komplexer Analysen der erfassten Daten werden Modelle entwickelt, die wahrscheinliche Ausfälle voraussagen. Dadurch lassen sich Wartungseinsätze effizienter planen und die Performance stabilisieren (Steigerung der Kundenzufriedenheit).

In den allermeisten Fällen bringt jedoch nicht nur die Endausbaustufe eines Predictive Maintenance Systems große Vorteile, sondern auch schon die verschiedenen Stufen eines Condition Monitorings: Über Dashboards behalten Sie den Zustand von Maschinen und Produkten jederzeit im Blick, Sie können die anfallenden Daten analysieren, Muster erkennen oder über Schwellenwerte und Alerts Prozesse im Service bzw. der Wartung verbessern.

Beispielhafte Kundenprojekte:

Frauscher Sensortechnik: RMD-Projekt

Das von der blue-zone gemeinsam mit der Frauscher Sensortechnik entwickelte Diagnosesystem „RMD“ sammelt und analysiert Sensordaten mit dem Ziel, die Leistungsfähigkeit und Ausfallsicherheit von Bahnstrecken aufrechtzuerhalten.

Das Unternehmen Frauscher Sensortechnik ist Marktführer auf dem Gebiet der induktiven Sensortechnologie für internationale Bahnmärkte. Maßgeschneiderte Lösungen und der Einsatz der Frauscher Radsensoren und Achszähler liefern Bahnbetreibern und Systemintegratoren zuverlässige Informationen für einen sicheren Bahnbetrieb.

Um das bereits verfügbare Diagnosesystem und dessen Datenaufbereitung weiter zu optimieren, wurde ein neues Higher Ranking Diagnose System in Zusammenarbeit mit der blue-zone entwickelt.

Mit dem neuen System werden Daten von mehreren Geräten zentral gesammelt und somit wesentlich detailliertere Abfragen ermöglicht. Die Informationen aus den durch die neu gewonnene Datentiefe durchführbaren Analysen werden für den User auf einem Dashboard sowie Detailseiten optimal aufbereitet und übersichtlich dargestellt.

Dadurch ist es nicht nur möglich, Verläufe von Sensordaten zu analysieren und so gegebenenfalls vorhandene Problemstellen zu identifizieren, sondern auch frühzeitig vor Problemen zu warnen, die für den User noch nicht unmittelbar ersichtlich sind.

Somit werden Ausfälle minimiert und Frauscher gewährleistet seinen Kunden die kontinuierliche Leistungsfähigkeit und Ausfallsicherheit ihres operativen Netzwerks.

Auftraggeber: Frauscher Sensortechnik GmbH

Datenlogger für Data Mining und Predictive Analytics

blue-zone und Track Machines Connected GmbH entwickeln gemeinsam einen Datenlogger zur Aufzeichnung von Sensordaten von Gleisbaumaschinen.

Gemeinsam mit Track Machines Connected in Hagenberg entwickelt blue-zone eine Software zur Datenerfassung von Sensordaten auf Gleisbaumaschinen und zur Übermittlung und weiteren Analyse dieser Daten in der Cloud.

Auf dem Datenlogger werden gleichzeitig einige hundert verschiedene Sensorwerte ausgelesen, vorverarbeitet und gesammelt in die Cloud übertragen. Zu diesen Sensorwerten zählen Temperaturwerte, druckspezifische Parameter, Hydraulikparameter, CAN-Daten, GPS-Daten, u.v.m.

Dadurch wird ein detailreicheres Verständnis für die Maschine und deren Komponenten ermöglicht um unter anderem eventuell auftretende Fehler frühzeitig zu erkennen und Wartungsintervalle dadurch besser planen zu können. Der Nutzen daraus ist, dass Ausfallzeiten verringert und dadurch Kosten eingespart werden.

Hauptfunktionen

  • Multi-threaded Applikation in C++ mit Linux Betriebssystem
  • Sensordaten auslesen
  • Datenvorverarbeitung mit entsprechenden Algorithmen
  • Sichere Datenübertragung in die Cloud
  • Data Mining und Predictive Analytics

Auftraggeber: Track Machines Connected G.m.b.H.

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