Daten in einer ganzheitlichen Lösungsarchitektur
Sind alle „weißen Flecken“ in Sachen digitaler Vernetzung nach und nach von der Landkarte einer Industrieanlage verschwunden und jeder Motor, Anlasser, Frequenzumrichter, Safety Controller und Schütz digital erfasst, dann gilt es, aus den vielen in Echtzeit erhobenen Daten Mehrwert zu generieren. Gerade im Fall komplexer Anlagen ist das ohne intelligente Softwaretools nicht zu leisten. Dafür ganz wichtig: Die in das digitale Netz integrierten mechatronischen Komponenten müssen sich datentechnisch „verstehen“. Schneider Electric hat zum Beispiel mit EcoStruxure Machine eine ganzheitliche, offene und IIoT-fähige Lösungsarchitektur für die Industrie entwickelt, innerhalb der vernetzte Geräte – wie beispielsweise digital erfasste Asynchronmotoren, Frequenzumrichter und Leistungsschalter – zu durchgängiger Datenkommunikation mit Steuerung und Software befähigt sind. Auf dieser Basis lassen sich die erfassten Daten mithilfe entsprechender Digital Services wie Line Monitoring, Advisor- oder KI-Lösungen für Maschinenüberwachung, Planung und Durchführung von Wartungseinsätzen nutzen – und das entweder direkt vor Ort in der Werkshalle oder aber remote (cloudbasiert) über entsprechende mobile Endgeräte. Zudem dienen die Ergebnisse als Grundlage für Betriebsoptimierungen und strategische Geschäftsentscheidungen.
Präzise Simulationen vermeiden böse Überraschungen und erhöhen die Flexibilität
Ein weiterer Anwendungsbereich für den Mehrwert von digital erhobenen Motordaten betrifft die Simulation im Kontext von Digital Twin Applikationen. Sowohl für Planung und Engineering als auch für Echtzeit-Überwachung und vorausschauende Lebenszyklusbetrachtung macht es Sinn, auf ein möglichst genaues, datenbasiertes Modell einer Maschine oder Anlage zurückzugreifen. Denn: Können zum Beispiel bereits in der Software alle Momente der Bewegung für jede beliebige Mechanik entlang eines Antriebsstrangs bestimmt werden, sind Komponentenauswahl und Auslegung einer entsprechenden Anlage erheblich vereinfacht. Da klar ist, welcher Antrieb für welche Aufgabe der richtige ist, erspart man sich aufwändige Recherchearbeiten und kann direkt die ideale und effizienteste Variante auswählen. Gleichzeitig gestalten sich Engineering und Konfiguration des Antriebsstrangs dank exakter Simulationen weniger fehleranfällig und weniger zeitraubend. Und auch während des laufenden Betriebs lässt sich vom digitalen „Zwilling“ profitieren: Indem die realen Motordaten mit den Sollwerten des virtuellen Modells verglichen werden können, lassen sich wertvolle Erkenntnisse zu Verschleißprozessen, Materialabnutzung und Ineffizienzen im Energieverbrauch ableiten.
Mehr dazu finden Sie im Schneider Electric Solution Insights Blog unter: https://www.se.com/de/de/about-us/blog/applications-and-operations/
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