Sensorsysteme
Der Industrie-4.0-Koffer
Das Fraunhofer IOSB-INA hat ein neuartiges mobiles Sensorsystem entwickelt. Was aussieht wie Reisegepäck, ist ein mobiler 'Industrie-4.0-Analysekoffer' für Maschinen und Anlagen.
Das knapp 80 cm lange und 50 cm breite Produktionsdatenerfassungssystem ‚INAsense‘: Diverse Sensortypen erheben die Daten – ohne zusätzliche Hardware sendet das System sie zur Verarbeitung in die Cloud.
© Fraunhofer IOSB-INADer mobiler Sensorkoffer ‚INAsense‘ vom Fraunhofer IOSB-INA soll es ermöglichen, Daten von bestehenden Prozessen sowie Daten von zusätzlichen Sensoren temporär zu erfassen und via Mobilfunk an eine Datenbank zu übermitteln. Die Grundidee dahinter: Der Unternehmer braucht nicht in eigene Hardware oder Sensorik-Fachkräfte zu investieren.
Dr. Holger Flatt: “Ein großer Vorteil ist, dass weder eigene Sensorik-Hardware noch eigene einschlägige Industrie 4.0-Kompetenz im Unternehmen vorhanden sein muss.”
© Fraunhofer IOSB-INAMit dem neuen Sensorsystem wollen die Entwickler es ihren Partnern insbesondere im Mittelstand zukünftig einfacher machen, mehr Transparenz, Kontrolle, Planbarkeit, Sicherheit und Flexibilität in der eigenen Produktion zu gewinnen. Dr. Holger Flatt, Leiter der Forschungsgruppe „Intelligente Sensorsysteme“ bei Fraunhofer, fasst den Ansporn für dieses Entwicklungsprojekt zusammen: „Mit dem mobilen Sensorsystem wollen wir vor Ort Daten gewinnen, Transparenz erzeugen und Potentiale aufzeigen oder bei dem Auffinden von Problemen unterstützen.“
Die technologische Bandbreite
Das Sensorsystem bietet zur Gewinnung dieser Daten eine große technische Bandbreite: Infrarot-, Vibrations-, Druck-, Distanz-, Temperatur-, Luftfeuchte- und Anlagenleistungsmessung. Zudem nimmt das System laut Entwickler diverse weitere physikalische Eigenschaften der Anlage wahr. Außerdem ist eine speicherprogrammierbare Steuerung (SPS), ein interner Rechner und ein Gateway sowie ein LTE-Router zur Übermittlung der Sensordaten an eine sichere Cloud verbaut.
Das Produktionsdatenerfassungssystem soll sich zukünftig in unterschiedlichsten Szenarien als nützlich erweisen. Zum Beispiel in der Qualitätssicherung, um Transparenz im Prozess zu schaffen oder bevorstehende Wartungen vorherzusagen. Auch können Maschinen auf Basis der Erkenntnisse aus den Produktionsdaten effizienter und leistungsfähiger betrieben werden.
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