機械監控和預測性維護

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機械監控和預測性維護

將 MCC 172 和 MCC 134 與 Raspberry Pi® 一起使用

MCC 數據採集帽

MCC DAQ HAT 可輕鬆安裝在現有系統機箱中。

 

數控機床

Thinaer 解決方案從 CNC 機器等系統收集數據,並通過快速檢測操作異常來幫助客戶減少機器故障。

簡介
Thinaer 提供領先的物聯網技術和高級分析,客戶可以使用這些技術來優化流程和提高效率。Thinaer HUMS(健康使用監控系統)從加工中心、CNC 機械、銑床和發動機收集數據,並使用這些數據為監控、使用報告和預測性維護提供“始終在線”的解決方案。

Thinaer 的物聯網平台將機器數據與人類反饋相結合,並使用 MCC 和 Thinaer 硬件和軟件的組合來捕獲實時機器數據,例如位置、振動、溫度、電壓、壓力、電流等。

 

挑戰
Thinaer 系統使用 Raspberry Pi® 節點,通過低功耗藍牙與智能傳感器進行通信。然而,這些智能傳感器不能提供更好分析所需的高精度溫度或高速振動數據。

解決方案

MCC 172 IEPE 測量 HAT 和 MCC 134 熱電偶測量 HAT 分別用於測量振動和溫度,並收集創建準確測量、分析和策略所需的數據。可堆疊的 DAQ HAT 還允許 Thinaer 進行擴展,而無需更改其平台或進行任何內部硬件開發或組裝。該系統使用提供的 C® 和 Python™ 庫進行編程,用於連續、多 HAT 採集數據。

結果
使用 MCC 技術為 Thinaer 節省了時間和人力。MCC DAQ HAT 可輕鬆裝入其現有系統機箱中。使用來自經過驗證的供應商的現成產品也使 Thinaer 無需開發定制的內部解決方案。它讓他們專注於處理、分析和戰略諮詢。該技術具有成本效益,並允許 Thinaer 在邊緣進行計算,從而為 Thinaer 客戶保持低價。

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上次更新日期: 2023年07月03日。