Power- und Prozess-Monitoring
Mit dem iba-System erhalten Sie größtmögliche Transparenz über Vorgänge in Ihren Anlagen und Ihrem Energiesystem. Perfekt aufeinander abgestimmte…
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Die Stahlproduktion ist geprägt von sequenziell ablaufenden Prozessschritten mit strengen Qualitätsanforderungen. Die Qualität des Endprodukts hängt dabei unmittelbar von den physikalischen und chemischen Parametern ab. So ist die Temperaturführung beim Aufheizen und Abkühlen sehr anspruchsvoll und erfordert eine lückenlose Überwachung. Auch die sehr schnellen Abläufe im Walzwerk sind besonders kritisch und haben großen Einfluss auf die Produktqualität. Mit dem iba-System erhalten Stahl- und Walzwerke die volle Transparenz über alle Prozessschritte sowie die kritischen Parameter und Prozessgrößen.

Nur vollständige Transparenz ermöglicht fundiertes Handeln in anspruchsvollen Produktionsumgebungen.
Das iba-System erfasst alle relevanten Prozess- und Maschinendaten synchron, hoch-frequent und hochaufgelöst, visualisiert sie übersichtlich und liefert so Information und Wissen über die komplette metallurgische Wertschöpfungskette. Prozesse wie beispielsweise Walz-, Heiz-, Abkühl- und Umformprozesse können komplett erfasst überwacht werden, um so eine gleichbleibend hohe Produktqualität, selbst unter den härtesten Bedingungen, zu sichern. Daneben können die Daten auch für Predictive Maintenance verwendet werden, um Verschleiß, Störungen und Anomalien frühzeitig zu erkennen und ungeplante Stillstände zu vermeiden.
Damit lassen sich die Ursachen von Störungen analysieren, Fehler rechtzeitig erkennen, Prozesse kontinuierlich optimieren und datenbasierte Entscheidungen treffen – für maximale Produktivität und stabile Produktqualität unter allen Bedingungen.

Das iba-System liefert uns eine robuste und zuverlässige Datenerfassung. Genau das, was wir für unsere anspruchsvollen Prozesse brauchen.
Mohamed Bousnane
Prozessingenieur, LSV Lech-Stahl Veredelung GmbH
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Eine lückenlose Datenerfassung schafft die Grundlage für transparente und stabile Produktionsprozesse in der Stahlindustrie. Mit dem iba-System werden Prozess- und Maschinendaten hochauflösend, synchron und über alle Produktionsstufen hinweg erfasst – vom Erwärmen über das Walzen bis hin zum Abkühlen. Dadurch lassen sich Qualitätsabweichungen frühzeitig erkennen, Prozesse nachvollziehen und Produktionsentscheidungen auf einer verlässlichen Datenbasis treffen.
In der Stahlproduktion beeinflussen selbst kleinste Abweichungen bei Temperatur, Walzkraft oder Materialführung die Produktqualität erheblich. Das iba-System erfasst diese Prozessgrößen mit hoher zeitlicher Auflösung und stellt sie für Analyse und Visualisierung bereit. Dadurch können kritische Prozesszustände zuverlässig überwacht, Ursachen von Qualitätsproblemen schneller identifiziert und Produktionsprozesse kontinuierlich optimiert werden.
Langfristig verfügbare Prozessdaten ermöglichen fundierte technologische Analysen und den Vergleich von Produktionschargen über lange Zeiträume hinweg. Mit dem iba-System können historische Messdaten archiviert und mithilfe von ibaAnalyzer detailliert ausgewertet werden. Dies unterstützt die Ursachenanalyse, verbessert die Prozessstabilität und liefert wertvolle Erkenntnisse für kontinuierliche Verbesserungsmaßnahmen.
Eine kontinuierliche Überwachung von Maschinen- und Prozessdaten bildet die Grundlage für Predictive Maintenance. Das iba-System erkennt Verschleiß, Anomalien und Prozessabweichungen bereits in einem frühen Stadium und stellt diese Informationen für Wartungs- und Instandhaltungsteams bereit. Dadurch lassen sich ungeplante Stillstände reduzieren, Wartungsmaßnahmen gezielt planen und die Anlagenverfügbarkeit nachhaltig erhöhen.
Wenn Prozessdaten zentral bereitgestellt werden, können Produktion, Qualitätssicherung, Instandhaltung und Verfahrenstechnik auf dieselbe Informationsbasis zugreifen. Das iba-System visualisiert Messdaten webbasiert und stellt sie unterschiedlichen Anwendern standortübergreifend zur Verfügung. Dadurch werden Entscheidungen beschleunigt, die Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen verbessert und Optimierungspotenziale schneller erkannt.