Jede Funktion ist auf die frühzeitige Erkennung mechanischer Abweichungen an rotierenden Maschinen ausgelegt – von der Sensorerfassung bis zur Alarmierung.
Erfassung von Beschleunigungsspektren an Pumpen und Verdichtern mit einer Abtastrate von 12,8 kHz. Automatische Berechnung von Effektivwert, Crestfaktor und Hüllkurve zur Unterscheidung von Unwucht, Lagerschaden und Kavitation.
Frühwarnung bis 14 Tage vor AusfallPT1000-Sensoren messen die Lagertemperatur an sechs Messpunkten pro Maschine. Bei Überschreitung von 85 °C wird ein Alarm ausgelöst, bei 95 °C erfolgt eine automatische Abschaltung der Anlage.
Reduziert thermische ÜberlastungDrahtlose Übertragung der Messdaten über LoRaWAN in rauen Umgebungen. Reichweite bis 2 km im Innenbereich, Batterielaufzeit von 5 Jahren bei 15-minütigem Sendeintervall. Keine Verkabelung an schwer zugänglichen Maschinen erforderlich.
Senkt Installationskosten um 40 %Maschinelles Lernen klassifiziert Schwingungsmuster anhand von 200 historischen Fehlerdatensätzen. Das Modell unterscheidet zwischen normalem Verschleiß, beginnendem Lagerschaden und kritischem Zustand mit einer Genauigkeit von 94 %.
Vermeidet Fehlalarme um 60 %Kompakte Datenraster zeigen den aktuellen Zustand aller überwachten Maschinen auf einen Blick. Jeder Eintrag enthält den Schwingungspegel, die Lagertemperatur und einen Trendpfeil. Bei Überschreitung von Grenzwerten wird der Eintrag signalgrün hinterlegt.
Erhöht die Übersicht im LeitstandNächster Schritt
Wertschöpfung
Die Frequenzanalyse erfasst charakteristische Signaturen von Unwucht und Verschleiß an Pumpen und Verdichtern. Automatisierte Mustererkennung meldet kritische Zustände bis zu 14 Tage vor dem Ausfall.
Reduktion ungeplanter Stillstände um 80 %MEMS-Beschleuniger und piezoelektrische Sensoren messen Vibrationen und Temperatur zuverlässig in staubigen, heißen und vibrationsreichen Industrieumgebungen. Drahtlose Datenübertragung per LoRaWAN reduziert Fehlalarme um 60 %.
Einsatz in Raffinerien und WasserwerkenDurch kontinuierliche Zustandsdaten können Wartungsintervalle bedarfsgerecht geplant werden. In einer Fallstudie mit Kreiselpumpen sanken die Wartungskosten um 35 % bei gleichzeitiger Steigerung der Anlagenverfügbarkeit.
Senkung der Instandhaltungskosten um 35 %Das kompakte Datenraster visualisiert Lagertemperaturen und Schwingungsamplituden in Echtzeit. Signalgrüne Markierungen heben kritische Abweichungen hervor, sodass das Wartungsteam sofort eingreifen kann.
Leitstand-Visualisierung mit AlarmlogikDie Architektur erlaubt die Anbindung von 10 bis über 100 Sensoren an einer zentralen Analyseplattform. Neue Maschinen werden per Plug-and-Play integriert, ohne die bestehende Überwachung zu unterbrechen.
Erweiterbar ohne SystemneustartAlle Messdaten werden mit Zeitstempel gespeichert und stehen für Nachweise und Optimierungen zur Verfügung. Wöchentliche Zusammenfassungen zeigen Trends und empfohlene Maßnahmen direkt im Dashboard.
Dokumentation für ISO 55000Antworten zu Sensorik, Frequenzdiagnostik und IIoT-Integration – ohne juristische Umschweife.
Das Ökosystem ist für rotierende Komponenten ausgelegt: Kreiselpumpen, Turboverdichter, Elektromotoren, Getriebe und Zentrifugen. Die Sensorik erfasst Schwingungsamplituden und Lagertemperaturen an Wellen, Gehäusen und Fundamenten. Die Analyseplattform unterscheidet zwischen Unwucht, Lager- und Zahnradschäden anhand charakteristischer Frequenzsignaturen.
Die MEMS-Beschleuniger arbeiten mit einer Abtastrate von 12,8 kHz pro Kanal. Bei piezoelektrischen Sensoren sind bis zu 25,6 kHz möglich. Die Daten werden in 2‑Sekunden-Fenstern aggregiert und als FFT-Spektrum an die zentrale Analyseplattform gesendet. Die Grenzfrequenz liegt bei 10 kHz, ausreichend für die typischen Fehlerordnungen von Pumpen und Verdichtern.
Die Feldsensorik kommuniziert über LoRaWAN (868 MHz) oder kabelgebunden per Modbus RTU. Die Datenlogger puffern bis zu 48 Stunden Messwerte bei Netzausfall. Die Übertragung zur Cloud erfolgt verschlüsselt via MQTT über ein firmeneigenes Gateway. In explosionsgefährdeten Bereichen (ATEX Zone 1) setzen wir eigensichere LoRa‑Endgeräte ein.
Die Schwellenwerte basieren auf ISO 10816‑3 für Schwinggeschwindigkeit und herstellerspezifischen Lagertemperaturgrenzen. Während der Einlernphase (30 Tage) werden automatisch Basislinien ermittelt. Abweichungen von mehr als 3 dB im Frequenzspektrum oder ein Temperaturanstieg von 8 °C über den Basiswert lösen eine Warnung aus. Die Parameter lassen sich pro Maschine über das Dashboard anpassen.
Ja. Die Analyseplattform kann als lokale Instanz auf einem Industrie-PC oder Server im Leitstand laufen. Die Datenhaltung erfolgt dann in einer PostgreSQL-Datenbank, die Visualisierung über ein lokales Web-Dashboard. Die Algorithmen des maschinellen Lernens trainieren auf den historischen Daten der eigenen Anlage. Eine Cloud-Anbindung ist optional und dient vor allem dem Fernzugriff und plattformübergreifenden Vergleichen.