Vibrationsanalyse 4.0: Frühwarnsystem für rotierende Maschinen
Unsere Raspberry Pi-Kits bieten eine schlüsselfertige Plattform zur vibrationsbasierten Anomalieerkennung an Ihren Maschinenlagern. Über standardisierte Schnittstellen schließen Sie Ihre MEMS-Sensoren an. In Echtzeit analysiert unsere FFT- und Machine-Learning-Software die Schwingungsdaten und erkennt Unwuchten oder Verschleiß, bevor teure Ausfälle auftreten. Alarmmeldungen per E-Mail oder SMS informieren Sie umgehend. Nahtlose Anbindung an Ihr MES-System inklusive.
Warum herkömmliche Instandhaltung nicht ausreicht
In vielen Industrieanlagen werden Wartungsarbeiten an rotierenden Maschinen nach festen Intervallen oder auf Basis von Laufzeiten durchgeführt. Dabei bleiben kritische Zustandsänderungen oft unbemerkt, bis es zu einem Maschinenausfall kommt. Manuelle Kontrollen sind zeitaufwändig und liefern nur punktuelle Daten, während ungeplante Stillstände hohe Kosten und Produktionsverluste verursachen.
Menschliche Fehlerquote
Eingriffe erfolgen erst, wenn ein Defekt bereits aufgetreten ist – ungeplante Ausfallzeiten sind schwer zu vermeiden.
Punktuelle Messung
Stichprobenhafte Kontrollen liefern kein kontinuierliches Bild vom Maschinenzustand.
Hoher Zeit- und Personalaufwand
Regelmäßige manuelle Inspektionen binden Fachkräfte und unterbrechen den Produktionsfluss.
Mangelnde Datenbasis
Jeder fehlerhafte Bauteil, der unentdeckt bleibt, verursacht direkte Kosten durch Ausschuss oder teure Nacharbeiten in späteren Prozessschritten.
Ihre Herausforderung auf einen Blick
Reaktive Wartung
Wartung erfolgt erst nach einem Ausfall – ungeplante Stillstände sind kaum zu vermeiden.
Punktuelle Messungen
Stichproben liefern nur fragmentarische Daten – ein lückenloses Bild des Maschinenzustands fehlt.
Hoher Aufwand & fehlende Transparenz
Manuelle Inspektionen binden Personal und unterbrechen den Betrieb, während fehlende Echtzeitdaten keine Trendanalysen zulassen.
Wartung erfolgt erst nach einem Ausfall – ungeplante Stillstände sind kaum zu vermeiden.
Punktuelle Messungen
Stichproben liefern nur fragmentarische Daten – ein lückenloses Bild des Maschinenzustands fehlt.
Hoher Aufwand & fehlende Transparenz
Manuelle Inspektionen binden Personal und unterbrechen den Betrieb, während fehlende Echtzeitdaten keine Trendanalysen zulassen.
Lösung – Unser Frühwarnsystem
Mit unserem Frühwarnsystem überwachen Sie Ihre rotierenden Maschinen rund um die Uhr: MEMS-Sensoren erfassen Schwingungsdaten direkt am Lager, ein Raspberry Pi 4 übernimmt die lokale Vorverarbeitung und leitet die Daten sicher an die Cloud weiter. Dort analysieren FFT- und Machine-Learning-Modelle das Frequenzspektrum in Echtzeit und erkennen Unwucht oder Verschleiß, noch bevor es zu teuren Ausfällen kommt.
- Sensorintegration
Mehrkanalige MEMS-Sensoren messen mehrdimensionale Vibrationen direkt am Lagergehäuse. - Edge-Vorverarbeitung
Raspberry Pi filtert Störgeräusche, berechnet Kennzahlen und verschlüsselt die Daten. - Cloud-Analyse
Skalierbare Datenpipelines führen FFT-Analyse und Anomalieerkennung per KI durch. - Alarmierung & Dashboards
Automatische Warnmeldungen per E-Mail/SMS und übersichtliches Web-Interface für Ihr Instandhaltungsteam.
Digitaler Chatbot-Agent
Auf Wunsch stellt Ihnen unser Chatbot-Agent komplette Schritt-für-Schritt-Anleitungen zu allen Projekten zusammen und versendet diese direkt per E-Mail. Einfach im Chat anfragen und per Klick erhalten Sie Ihre personalisierte Dokumentation!
Unser empfohlenes Kit
Unser Raspberry Pi -Kit enthält alle Hardware-Bausteine für den sofortigen Start.
