Den Maschinenzustand zentral überwachen ...
… um zu sehen, welche Maschine steht, obwohl sie produzieren sollte.
Heterogener Maschinenpark im Blindflug
Ihr Maschinenpark ist seit Jahren gewachsen. Bei älteren Maschinen weiß keiner, ob diese effizient laufen, weil keine Historie über die Betriebszustände vorliegt.
Unsere Sensoren dokumentieren die Betriebszustände Ihrer Anlage.
Maschinenausfall behindert Auftrags-Bearbeitung
Die dringenden Aufträge von gestern hätten längst fertig sein sollen. Stattdessen standen die Maschinen in der Nachtschicht still. Am Morgen weiß niemand was genaues.
Schauen Sie jederzeit nach, warum der Auftrag noch unbearbeitet ist.
Unsere Sensoren dokumentieren die Stillstandszeiten und -gründe Ihrer Anlage.
Instandhaltung verteilt Aufgaben ineffizient
Wenn die dringliche E-Mail der Instandhaltungsleitung übersehen wird, dauert es zu lange, bis die alte Maschine repariert wird. Dies führt zu hohen Stillstands-Zeiten und Konfliktpotenzialen.
Unser Dashboard zeigt dem Instandhalter, welche Maschine als nächstes dran ist.
Maschinenzustand zentral überwachen
Das Multisensor Cockpit zum nachrüsten
Betriebszustände erfassen
Stillständen schneller begegnen
FAQ - Häufige allgemeine Fragen
Wie schnell bekomme ich erste verwertbare Ergebnisse nach der Installation?
Die ersten Daten laufen meist schon nach ca. 10 Minuten ein. Mit einfachen Auswertetechniken (Trends, Basischecks) kann direkt nach der Installation gestartet werden. Für belastbare Predictive-Modelle braucht es je nach Ziel zusätzlich Historie.
Was ist ein Sensorknoten und wie viele brauche ich?
Als Sensorknoten bezeichnen wir unseren Multisensor. Jeder Multisensor besteht aus einer Leiterplatine mit 10 Einzelsensoren: Schwingung/ Vibration (Beschleunigung), Gyro, Magnetfeld, Temperatur, Luftfeuchte, Luftdruck, VOC/BVOC, eCO₂, IAQ-Index und Licht. Zusätzlich können (je nach Setup) weitere externe Sensorparameter angebunden werden.
Standardmäßig wird ein System mit 5 Sensorknoten geliefert. Für einen Pressen-Motor starten viele Kunden mit 1–2 Sensorknoten, um Vibrationsdaten am Motor/Lager zu erfassen (plus optional Temperatur). Für die ganze Presseanlage kommen oft mehrere Punkte an Lagerstellen/Getrieben/Antrieben dazu. (Das hängt stark von Mechanik, Zugänglichkeit und dem erwarteten Fehlerbild ab.)
Wie werden die Sensorknoten montiert?
Es gibt mehrere Montageoptionen – je nachdem, wie „schnell“ oder wie „industrialisiert“ es sein soll:
- ganz einfach & flexibel: doppelseitiges Klebeband oder Kabelbinder
- robust/individuell: verschraubbare Montageplatten bzw. kundenspezifische Halter/Gehäuse
- je nach Messpunkt auch möglich: Magnetmontage
Wichtig ist immer eine feste, schwingungstreue Befestigung am gewünschten Messpunkt.
Wie wie oft muss ich Batterien wechseln?
Das hängt stark vom Use Case ab – vor allem von der Abtastrate:
- bei hochfrequenter Vibration (maximale Last) liegt die Laufzeit typischerweise bei 3–4 Tagen
- bei wenigen Messungen (z. B. alle 15 Minuten für 2 Minuten) kann ein Sensorknoten mehrere Monate laufen.
Wenn dauerhaft hohe Messlast gefordert ist, kann die Energieversorgung auch kabelgebunden über das Stromnetz sichergestellt werden.
Kann ich vorhandene Sensorik integrieren?
Grundsätzlich ja. Standardmäßig arbeiten wir mit unserem Sensorknoten-Ökosystem, vorhandene Sensorik kann aber je nach Signal/Interface integriert werden – typischerweise über MQTT oder REST, oder über das Gateway mit Bluetooth. Wenn es keine direkte Standardanbindung gibt, ist es ein Integrationsprojekt.
FAQ - Häufige technische Fragen
Über welche Funk-/Kabelstandards sprechen Sensor und Gateway mit welcher Reichweite?
Sensorknoten zu Gateway läuft über Bluetooth Low Energy (BLE). Gateway zu Cloud läuft typischerweise über LTE oder WLAN. Die Reichweite hängt von den Umgebungsbedingungen ab; in der Praxis liegen wir – je nach Bandbreiten-/Datenlast – typischerweise bei bis zu ca. 10 Metern um das Gateway.
Wie viele Sensorknoten kann ein Gateway gleichzeitig bedienen?
Das hängt stark vom Use Case bzw. von der Datenrate ab:
- bei hochfrequenten Vibrations-/Schwingungsdaten sind typischerweise 2–3 Sensorknoten pro Gateway realistisch
- ein System wird üblicherweise ab 5 Sensorknoten geliefert
- bei Umgebungsdaten (z. B. Temperatur/Feuchte) sind auch bis zu ca. 10 Sensorknoten möglich
Wie wird das Gateway in unsere IT integriert?
Standard ist die Anbindung per LTE/WLAN in die Cloud. Wenn Daten lokal bleiben sollen, kann das Gateway Daten auch an einen kundenseitigen MQTT-Broker oder in eine kundenseitige Datenbank übertragen. Typische Integrationen sind MQTT und REST.
Wie erfolgt die Inbetriebnahme und wie viel Aufwand ist das pro Maschine?
Typisch: Sensorknoten montieren → Messpunkte im Dashboard benennen → Daten prüfen. Für reines Monitoring geht das innerhalb von wenigen Minuten. Standard-Datenauswertung inbegriffen. Wenn ein komplexer KI-Use-Case umgesetzt wird, kommt zusätzlich Daten-/Zieldefinition und Abnahme dazu.
Wie werden Updates des Systems gemacht?
Updates erfolgen üblicherweise über Remote-Mechanismen (Gateway/Backend), damit die Systeme auf dem aktuellen Stand bleiben.
FAQ - Häufige Fragen zu den Daten
Welche Abtastraten sind möglich?
Für Vibration sind bis 800 Hz möglich (in Kürze auch bis zu 12kHz). Andere Umweltsensoren laufen typischerweise langsamer.
Welche Daten werden Wo gespeichert? Und wie lange?
Erfasst werden grundsätzlich Rohdaten. Bei der Verarbeitung (z. B. durch KI) kann entschieden werden, ob Rohdaten mit gespeichert werden oder ob nur aggregierte/verarbeitete Werte (Features/Ergebnisse) in die Datenbank weitergeschrieben und im Dashboard angezeigt werden.
Standardmäßig werden diese Daten in der Cloud auf deutschen, DSGVO-konformen Servern gespeichert. Alternativ kann das Gateway Daten auch an kundenseitiges MQTT oder eine kundenseitige Datenbank liefern.
Wenn Rohdaten auf unsere interne Datenbank geschrieben werden, kann die Speicherdauer konfiguriert werden. Typische Richtwerte liegen – je nach Datenmenge und Kundenanforderung – bei ca. 1 bis 12 Monaten.
Wer macht die Datenauswertung?
Das kann zweigleisig laufen: Du bekommst automatische Auswertungen (Dashboards/Alarme/Modelle), und wir unterstützen beim Setup und bei der Interpretation – je nachdem, ob du eher Self-Service willst oder Unterstützung im Projekt.
Wie wird das KI-Modell trainiert und Wie lange dauert die Lernphase?
Typisch: Ziel definieren → Daten sammeln → Features/Modelle testen → validieren → in Betrieb nehmen. Die Dauer reicht von einigen Wochen (Anomalie/Trend) bis mehrere Monate (Regression/RUL), abhängig davon, wie viele relevante Ereignisse/Stillstände als Lernbasis vorhanden sind.
Wie sieht euer Support aus?
Wir bieten einen Update-Service (verschiedene Laufzeiten möglich, mindestens 2 Jahre inklusive), mit dem das System per Remote-Update aktuell gehalten wird. Auch Fehleranalysen laufen in vielen Fällen sehr gut remote: Für jede Systemkomponente kann ein Remote-Serviceauftrag angefragt werden, um Ursachen zu prüfen und Maßnahmen abzuleiten.
