云中的狀態監控和數據分析

在當今的工廠中，為了防止損壞機器，一旦設備開始表現出可疑的行為，傳感器通常會觸發警報，但是很少充分利用此傳感器數據。在2020年2月12日的漢諾威工業博覽會預覽上，弗勞恩霍夫生產系統與設計技術研究所IPK的研究人員將展示傳感器技術連接到云平臺時的可能情況：完美協調的工作流程管理和整個車隊的優化機床。

機床是精密設備。他們以微米精度銑削，車削和磨削工件。僅當機械零件完美配合且無振動時，才能實現這種精度。畢竟，振動會傳遞到工具上，并最終導致成品工件中的錯誤和不準確。當出現問題時，投訴隨之而來，并打動了錢包中的制造商。因此，盡早識別機器的損壞或磨損很重要。因此，許多機器都受到傳感器的監視，這些傳感器可以(例如，基于輕微的振動)識別出部件正在逐漸磨損。傳感器可以發出警告信號，指示在損壞發生之前應更換零件。這就是所謂的預測性維護，

云端工具機的生命周期

但是，一般而言，預測性維護系統仍然是獨立的解決方案。盡管他們發出警告，以便可以更換組件，但這種寶貴的信息很少用于進一步使用。來自柏林Fraunhofer IPK的專家現在已經開發出了一個系統，該系統在進行預測性維護時能做的更多。他們將傳感器技術集成到一個互聯網平臺中，該平臺存儲了一個或多個機床的整個生命周期。。這為全面的數據分析鋪平了道路，可用于優化機器或整個工作流程。在一個有趣的演示中，由Fraunhofer IPK生產機器和系統管理部門副主管Claudio Geisert領導的團隊將在2020年2月12日在漢諾威工業博覽會預覽期間的19號展廳以及交易期間展示其工作原理。將于2020年4月20日至24日在弗勞恩霍夫(Fraunhofer)聯合展位6號館A26上展出。為了進行演示，研究人員選擇了機床的關鍵組件：滾珠絲杠驅動器，該滾珠絲杠驅動器可以非常精確地在主軸上來回移動機床中的工件支架。

這樣的主軸會隨著時間的流逝而磨損，這會導致不必要的振動，從而在工件中產生故障，因此應盡早發現。Fraunhofer IPK開發的智能維護系統就是這樣做的。該系統的核心是一個傳感器電路板，其中包含一個市售的傳感器芯片，稱為微機電系統(MEMS)。這些MEMS是小型硅元件，可在其表面容納各種相互連接的技術模塊。這樣，它們可以例如測量環境刺激(例如振動)，并使用連接的處理器進行分析。MEMS和處理器一起形成傳感器節點。“如今，數以百萬計的此類MEMS已安裝在汽車和智能手機中。它們不僅具有成本效益，而且對于我們的目的而言足夠精確。” 克勞迪奧·蓋瑟(Claudio Geisert)說。一個重要的元素是傳感器信號的處理直接在傳感器節點上進行。因此，處理器可以自己識別出故障，并可以繼續傳遞此信息。