Vibrationsanalyse für Lagerüberwachung mit Raspberry Pi
Unser Plug-&-Play-Kit kombiniert Raspberry Pi 4 und MEMS-Vibrationssensoren für die kontinuierliche Erfassung und Analyse von Schwingungsdaten. Mittels FFT und KI erkennen Sie Unwucht und Verschleiß in Echtzeit, erhalten Warnmeldungen per E-Mail/SMS und visualisieren Zustandsberichte in Ihrem Web-Dashboard – für maximale Anlagenverfügbarkeit.
Warum herkömmliche Zustandsüberwachung an ihre Grenzen stößt
In industriellen Anlagen reichen manuelle oder stichprobenartige Kontrollen oft nicht aus, um frühe Anzeichen von Lagerdefekten rechtzeitig zu erkennen.
Reaktive Wartung
Eingriffe erfolgen erst bei einem Ausfall – ungeplante Stillstände und teure Notreparaturen sind die Folge.
Punktuelle Prüfungen
Manuelle oder stichprobenartige Inspektionen liefern nur Momentaufnahmen, frühe Anomalien bleiben unentdeckt.
Hoher Aufwand & Ausfallkosten
Zeitintensive Checks binden Fachpersonal, während unerkannte Fehler erhebliche Produktionsverluste verursachen.
Mangelnde Datenbasis
Ohne kontinuierliche Vibrationsdaten lassen sich keine zuverlässigen Trendanalysen oder präzisen Restlebensdauer-Prognosen erstellen.
Ihre Herausforderung auf einen Blick
Reaktive Wartung
Eingriffe erfolgen erst nach Lagerausfällen – unerwartete Stillstände verursachen hohe Kosten.
Unentdeckte Frühsignale
Stichprobenkontrollen verpassen kleine Unwuchten und beginnende Defekte.
Hoher Personalaufwand
Regelmäßige manuelle Prüfungen binden Fachkräfte und erhöhen Ausfallrisiko.
Eingriffe erfolgen erst nach Lagerausfällen – unerwartete Stillstände verursachen hohe Kosten.
Unentdeckte Frühsignale
Stichprobenkontrollen verpassen kleine Unwuchten und beginnende Defekte.
Hoher Personalaufwand
Regelmäßige manuelle Prüfungen binden Fachkräfte und erhöhen Ausfallrisiko.
Lösung: Vorausschauende Vibrationsanalyse mit Raspberry Pi
Unser System kombiniert MEMS-Vibrationssensoren direkt an den Lagergehäusen mit einem Raspberry Pi 4 als Edge-Device. Die Sensoren erfassen hochfrequente Schwingungsdaten, der Pi filtert Störgeräusche und berechnet Kennzahlen in Echtzeit. Anschließend werden die Daten sowohl lokal als auch sicher in die Cloud übertragen, wo FFT-Analysen und Machine-Learning-Modelle Anomalien erkennen und sofortige Warnmeldungen auslösen.
- Sensorintegration
MEMS-Sensoren messen mehrdimensionale Vibrationen direkt am Lagergehäuse. - Edge-Vorverarbeitung
Raspberry Pi filtert, kalibriert und puffert Daten, berechnet FFT-Kennzahlen vor Ort. - Cloud-Analyse
Skalierbare Pipelines auf AWS/Azure führen KI-gestützte Anomalieerkennung durch. - Alarmierung & Dashboard
E-Mail/SMS-Benachrichtigungen bei Grenzwertüberschreitungen 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.
