针对工业 4.0 和 IoT 的机器诊断和预防性维护
TwinCAT Analytics:无缝记录和分析过程和生产数据

厂商:德国倍福自动化有限公司
  点击数:1601  发布时间:2015-12-15 09:20
伴随着工业 4.0 和 IoT 概念而来的是广泛的需求,特别是对于机器诊断,包括在线和离线状态分析、预测性维护、模式识别、机器优化或长期数据存档。因此,无缝和周期同步数据采集成 为有效分析和纠正机器中的处理错误的先决条件。
关键词:倍福自动化 ,工业4.0 ,预防性维护

[2015年11月24日,德国] 伴随着工业 4.0 和 IoT 概念而来的是广泛的需求,特别是对于机器诊断,包括在线和离线状态分析、预测性维护、模式识别、机器优化或长期数据存档。因此,无缝和周期同步数据采集成 为有效分析和纠正机器中的处理错误的先决条件。为此,倍福开发了 TwinCAT Analytics 软件工具,以满足工业 4.0 应用不断增长的需求。

机器的加工误差往往会造成超额成本并损失生产时间。如果缺乏用于分析处理错误并在未来避免此类错误的机器数据和生产参数,情况就会变得更加严重。最新的 TwinCAT Analytics 软件工具可以用来通过以一种周期同步的方式存储过程相关的数据来纠正这一信息缺口。数据可以根据需要以标准化过程数据的格式压缩存储在本地控制器中、存储 在公司网络中的服务器上基于云的解决方案中,或者存储在一个公共云中。

无缝数据记录充分挖掘优化潜力

TwinCAT Analytics 提供了完整的过程和生产数据的时间图像。这提供了一个理想的信息基准,除了其它功能之外,它不仅能够在出现错误时提供帮助,而且还能够综合分析机器的状 况。可以在线或离线分析所记录的过程和生产数据,且可以检查机器周期时间的最小值、最大值及平均值。总的运行时和生产过程的时间差可以从周期计数器或离线 轨迹分析进行收集,例如通过 TwinCAT Scope View Professional 中的“post-scope configuration”。

为预测性维护带来的更多好处。例如,通过运行小时计数器、频率分析或 RMS 计算记录数据可以实现高性能的状态监测。此外,系统可以方便地对不同过程数据进行限值监测。用于检测记录数据中的规律性和重复性的模式识别程序进一步提高了工艺步骤的可靠性。

除了最佳支持错误分析之外,TwinCAT Analytics 还为机器优化提供了众多可能。现状分析提供了优化机器或系统能耗或过程序列方面所需的全部信息。除此之外,对所有过程的详尽了解简化了驱动器配置,且它可 能可以减少基于声音测量读数的机器的连接负载。这一工具可以满足对最小批量为 1 的高度灵活的生产不断增长的需求。在这种情况下,TwinCAT Analytics 可以为每个工件提供全面的生产文件。

11.jpg

在综合和周期同步性数据记录基础上,全新的 TwinCAT Analytics 解决方案可以无缝在线和离线分析机器和生产数据。

基于组件的分析软件

TwinCAT Analytics 由四个软件组件构成:

- TwinCAT Analytics 记录软件能够周期性地存储大数据量,存储完整的过程映像,包括应用数据(如从 PLC 或 NC),遵循‘大数据’概念的本质

- TwinCAT Analytics 工作台用作在线和离线分析一台或多台机器的工程工具。它包括 PLC Runtime、新的 Analytics 配置器、TwinCAT Analytics PLC 软件库、Scope View Professional 许可证以及通过标准化的 MQTT 协议为实现与 TwinCAT IoT 进行通讯的接口

- 作为一个在 Analytics 工作台中应用的 PLC 软件库,TwinCAT Analytics 软件库包含了大量功能块,能够实现诸如周期性分析、能量需求或 RMS 计算等优点

- TwinCAT Analytics 云存储能够存放数据并通过一个“消息代理”将数据传输到私人或公共网络中。

002.jpg


   


相关文章


热点新闻
推荐产品
 
  • 在线反馈
1.我有以下需求:



2.详细的需求:
姓名:
单位:
电话:
邮件: