Unzählige Maschinen und Anlagen besitzen inzwischen einen VPN-gesicherten Fernwartungszugang per Internet. Im Störungsfall kann ein Servicetechniker daher schnell reagieren und per VPN-Fernzugriff eine erste Diagnose durchführen. Vielfach lässt sich sogar die Störungsursache aus der Ferne beseitigen. Die Servicebenachrichtigung erfolgt in der Regel durch den Maschinenbetreiber, allerdings erst nachdem die Störung bemerkt wurde. Genau hier soll der SSV-Fernwartungsassistent MMA/160 für Verbesserung sorgen und durch eine 24/7-Echtzeitdatenauswertung den Servicetechniker bereits vor dem Störungsereignis mit qualitativ hochwertigen Informationen versorgen, um ein proaktives Handeln zur Störungsvermeidung zu ermöglichen und die bedarfsgerechte Verfügbarkeit von Maschinen und Anlagen zu gewährleisten.
Der MMA/160 besteht aus dem MLS/160A-Sensor und verschiedenen Softwarekomponenten zur Datenerfassung, Datenanalyse und Visualisierung. Mit den adaptiven Analysefunktionen lassen sich Zustandsüberwachungen, virtuelle Betriebsstunden- und Ereigniszähler, Ereignismelder und Leistungskennzahlmesssysteme (Maschinen-KPI-Anzeigen) realisieren und an die jeweilige Maschine anpassen. Um die Rohdaten für die Zählfunktionen, Benachrichtigung und KPI-Messung zu erzeugen, muss nachträglich lediglich mindestens ein MLS/106A an der zu überwachenden Maschine befestigt werden. Alles Weitere ist in den speziellen MMA/160-Softwarefunktionen enthalten, die als Mapping Function auf einem VPN-Gateway ablaufen.
Der Fernwartungsassistent MMA/160 ist ab sofort lieferbar. Um der Praxiseinsatz für den Anwender so einfach wie möglich zu gestalten, bietet SSV darüber hinaus einen Remote Deployment Service sowie On-Demand-Webinare an.
Bildunterschrift:
Mit Hilfe eines KI-basierten Assistenten will SSV die Zustandsüberwachungs- und Benachrichtigungsaufgaben in Fernwartungsanwendungen automatisieren. Die Gesamtlösung besteht aus dem Maschinensensor MLS/160A sowie verschiedenen adaptiven Softwarekomponenten zur Datenerfassung, Datenanalyse und Visualisierung. Mit Hilfe der Analysefunktionen lassen sich Zustandsüberwachungen, virtuelle Betriebsstunden- und Ereigniszähler, Ereignismelder und Leistungskennzahlmesssysteme (Maschinen-KPI-Anzeigen) realisieren und an die jeweilige Maschine anpassen.
Die SSV Software Systems GmbH wurde 1981 in Hannover als Entwicklungsdienstleister für Mikroprozessoranwendungen in der Logistik und Automatisierung gegründet. Seit Anfang der 90er Jahre entwickelt und produziert das Unternehmen ei-gene Hardwarebaugruppen und Systeme für den Industrieeinsatz. Der Anwendungsschwerpunkt liegt dabei im Bereich der industriellen M2M- und IoT-Kommunikation. Zu den neuesten Entwicklungen gehören komplette Lösungsbausteine für Echtzeitdatenanalysen per Machine Learning, vollständige Wireless-Sensor-Network-Anwendungen für Predictive Mainte-nance und Condition-based Monitoring, einen Softsensor-Engineering-Prozess sowie Remote Maintenance Gateways mit verschiedenen Funktionen und Kommunikationsschnittstellen.
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