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針對工業(yè) 4.0 和 IoT 的機器診斷和預(yù)防性維護(hù) TwinCAT Analytics:無縫記錄和分析過程和生產(chǎn)數(shù)據(jù) [2015年11月24日,德國] 伴隨著工業(yè) 4.0 和 IoT 概念而來的是廣泛的需求,特別是對于機器診斷,包括在線和離線狀態(tài)分析、預(yù)測性維護(hù)、模式識別、機器優(yōu)化或長期數(shù)據(jù)存檔。因此,無縫和周期同步數(shù)據(jù)采集成為有效分析和糾正機器中的處理錯誤的先決條件。為此,倍福開發(fā)了 TwinCAT Analytics 軟件工具,以滿足工業(yè) 4.0 應(yīng)用不斷增長的需求。 機器的加工誤差往往會造成超額成本并損失生產(chǎn)時間。如果缺乏用于分析處理錯誤并在未來避免此類錯誤的機器數(shù)據(jù)和生產(chǎn)參數(shù),情況就會變得更加嚴(yán)重。新的 TwinCAT Analytics 軟件工具可以用來通過以一種周期同步的方式存儲過程相關(guān)的數(shù)據(jù)來糾正這一信息缺口。數(shù)據(jù)可以根據(jù)需要以標(biāo)準(zhǔn)化過程數(shù)據(jù)的格式壓縮存儲在本地控制器中、存儲在公司網(wǎng)絡(luò)中的服務(wù)器上基于云的解決方案中,或者存儲在一個公共云中。 |
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針對工業(yè) 4.0 和 IoT 的機器診斷和預(yù)防性維護(hù) TwinCAT Analytics:無縫記錄和分析過程和生產(chǎn)數(shù)據(jù) [2015年11月24日,德國] 伴隨著工業(yè) 4.0 和 IoT 概念而來的是廣泛的需求,特別是對于機器診斷,包括在線和離線狀態(tài)分析、預(yù)測性維護(hù)、模式識別、機器優(yōu)化或長期數(shù)據(jù)存檔。因此,無縫和周期同步數(shù)據(jù)采集成為有效分析和糾正機器中的處理錯誤的先決條件。為此,倍福開發(fā)了 TwinCAT Analytics 軟件工具,以滿足工業(yè) 4.0 應(yīng)用不斷增長的需求。 機器的加工誤差往往會造成超額成本并損失生產(chǎn)時間。如果缺乏用于分析處理錯誤并在未來避免此類錯誤的機器數(shù)據(jù)和生產(chǎn)參數(shù),情況就會變得更加嚴(yán)重。新的 TwinCAT Analytics 軟件工具可以用來通過以一種周期同步的方式存儲過程相關(guān)的數(shù)據(jù)來糾正這一信息缺口。數(shù)據(jù)可以根據(jù)需要以標(biāo)準(zhǔn)化過程數(shù)據(jù)的格式壓縮存儲在本地控制器中、存儲在公司網(wǎng)絡(luò)中的服務(wù)器上基于云的解決方案中,或者存儲在一個公共云中。 除了佳支持錯誤分析之外,TwinCAT Analytics 還為機器優(yōu)化提供了眾多可能。現(xiàn)狀分析提供了優(yōu)化機器或系統(tǒng)能耗或過程序列方面所需的全部信息。除此之外,對所有過程的詳盡了解簡化了驅(qū)動器配置,且它可能可以減少基于聲音測量讀數(shù)的機器的連接負(fù)載。這一工具可以滿足對小批量為 1 的高度靈活的生產(chǎn)不斷增長的需求。在這種情況下,TwinCAT Analytics 可以為每個工件提供全面的生產(chǎn)文件。 |