Die Erfassung und Analyse von Maschinendaten auf Werksebene ist heute in vielen Unternehmen eine gängige Praxis, insbesondere zumal sich immer mehr Organisationen der Industrie 4.0 zuwenden. Edge Computing hat dies vereinfacht, da es die Datenverarbeitung näher zu den datenerfassenden Geräten („edge“) bringt. Der Vorteil von Edge Computing besteht darin, dass es die Latenz der Datenübermittlung an die Cloud und das Warten auf zurückkommende Anweisungen vermeidet, was Netzengpässe reduziert und die Zuverlässigkeit erhöht.

Das Ziel der Datenerfassung ist jedoch nicht nur, Daten einzubinden, sondern die Daten zu verwenden, um die Anlagenleistung besser zu verstehen und Einblicke in mögliche Probleme auf Werksebene zu bekommen. Wenn sie richtig genutzt werden, können Daten Unternehmen dabei helfen zu verstehen, warum Probleme auftreten und wie sie am besten gelöst werden können.

Cognex Edge Intelligence ist eine Software-Plattform zur Überwachung der Systemleistung, die Sie bei der Erfassung und Analyse von Maschinendaten unterstützt, damit Ihr Werk reibungslos läuft – unten zeigen wir die 3 wichtigsten Vorteile.

1: Verfolgung der Trend-Daten und Leistungshistorie von Geräten

Durch die Erfassung und Analyse von Gerätedaten über die Zeit können Sie Trend-Daten und Leistungshistorie verfolgen sowie  Kenntnisse über mögliche Geräteprobleme erhalten, bevor sie sich auf ganze Produktionslinien auswirken. So können Sie beispielsweise die Gesamtanlagenleistung bewerten, um zu prüfen, ob die einzelnen Einheiten ihre Aufgaben erledigen, Anpassungen erforderlich sind oder sie ausgetauscht werden müssen.

Edge Intelligence Leistungs-Dashboards zeichnen Datenpunkte in einer Zeitreihe auf, um Bedienpersonal, Qualitätsmanagern und Kontrollingenieur*innen bei der Erkennung von Trends zu helfen, damit sie bei Leistungseinbrüchen schnell eingreifen können.

Benutzer*innen können zum Beispiel mit Barcode-Lesegeräten Leseraten-Trends angeben, Bilder von ungelesenen Codes analysieren und die Anlagenleistung direkt vergleichen.

Edge Intelligence ist sogar so flexibel, dass es Daten für zusätzliche Analysen und grafische Darstellungen an die Software von Drittanbietern sendet. Die Datenerfassung und Analyse von Maschinendaten ist ein wichtiger Abschnitt auf dem Weg in die Industrie 4.0. Indem Sie die Datenverarbeitung mit Edge Intelligence an die Peripherie („Edge“) bringen, können Sie die Systemleistung überwachen und früher Korrekturmaßnahmen ergreifen.

Zugehörige Informationen: Edge Intelligence Datenblatt

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2: Fehlerbehebung und die Erkennung der Ursache von Leistungsproblemen

Daten zu erfassen und Anlagen- oder Leistungsprobleme zu erkennen, ist eine Sache. Aber es noch viel wichtiger ist es, diese Daten zur Fehlerbehebung, zur Erkennung der Ursache des Problems und zur Ergreifung von Maßnahmen einzusetzen, um hoffentlich zukünftige Probleme verhindern zu können.

Wenn Ihre Barcode-Lesegeräte zum Beispiel eine ungewöhnlich hohe Anzahl von Lesefehlern produzieren, können Sie die zugehörigen Daten untersuchen. Das können Daten darüber sein, wo der Barcode angebracht wurde, welche Druckqualität oder möglichen Schäden er aufweist und welche interne Leistung die Kamera des Barcode-Lesegeräts erbringt. So können Sie sehen, dass Druckfehler auf Etiketten durch niedrige Tintenstände des Druckers verursacht wurden, und entsprechend die erforderliche Druckerwartung durchführen, bevor weitere Barcodes angebracht werden.

• Gibt es ein Problem mit der Barcode-Qualität? Es gibt vielleicht ein Problem beim Druckvorgang, der Anbringung des Barcodes oder die Tinte verblasst.

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3: Leistungsoptimierung

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Durch die regelmäßige Datenerfassung von Geräten wie Barcode-Lesegeräten oder Sichtprüfungskameras können Sie die Leistung mühelos überwachen und eingreifen, wenn das Leistungsniveau sinken. Es ist wichtig sicherzustellen, dass die Geräte ihr Leistungspotenzial voll ausschöpfen. Denn wenn die Leistung nachlässt, kann dies die Produktion verlangsamen und zu einer Verschlechterung der Produktqualität führen.

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&  Edge Intelligence unterstützt Sie auf mehreren Ebenen bei der Bewertung der Anlagenleistung, z. B.:

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