{"id":231,"date":"2019-07-02T16:04:57","date_gmt":"2019-07-02T14:04:57","guid":{"rendered":"https:\/\/visualdevices.de\/wp2\/?page_id=231"},"modified":"2019-07-04T17:01:44","modified_gmt":"2019-07-04T15:01:44","slug":"ueberwachung-von-prozessen","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/visualdevices.de\/wp2\/ueberwachung-von-prozessen\/","title":{"rendered":"\u00dcberwachung von Prozessen"},"content":{"rendered":"\n

Steigende Anforderungen an Qualit\u00e4t und Nachvollziehbarkeit in der Industrie erfordern intelligentere \u00dcberwachungsverfahren. Fr\u00fcher reichten einfache Limits oder eine eingelernte Signalform aus, um einen Prozess zu \u00fcberwachen. Heutzutage nimmt der Automatisierungsgrad immer weiter zu und eine Maschine muss auch in der Lage sein, pl\u00f6tzliche Prozess Schwankungen zu erkennen und darauf zu reagieren. Einfache \u00dcberwachungsalgorithmen kommen hier schnell an Grenzen. Da mittlerweile eine Vielzahl an leistungsstarken Prozessoren und Standardhardware zur Verf\u00fcgung steht, k\u00f6nnen nun komplexere Algorithmen in Echtzeit einen Prozess beobachten und ermitteln aus dem Signalverlauf eine Aussage \u00fcber die Qualit\u00e4t und\/oder erkennen abnormales Verhalten. <\/p>\n\n\n\n

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Ausrei\u00dfer im Prozess (rote Balken)<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n
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Ausrei\u00dfer in der Signalform (Amplitudenform)<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Die Beispiele oben zeigen verschieden Arten von \u00c4nderungen des Signalverlaufs. Diese werden in Echtzeit der Maschine gemeldet. Das Fehlverhalten wurde vollautomatisch und ohne vorherigen Einlernvorgang erkannt. M\u00f6gliche Anwendungsf\u00e4lle: Erkennung von „Stehenbleibern“ bei der Bearbeitung von Werkst\u00fccken die zum Schleifbrand f\u00fchren k\u00f6nnen, Erkennung von \u00dcberlast oder pl\u00f6tzlicher Bruch, u.v.a.m.<\/p>\n\n\n\n

Nehmen sie mit uns Kontakt <\/a>auf, wenn sie Interesse an einer individuellen L\u00f6sung haben oder unsere Verfahren in ihr \u00dcberwachungssystem integrieren wollen!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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