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Análisis detallado fuera de línea de los procesos cíclicos
ibaAnalyzer-InCycle
ibaAnalyzer-InCycle ofrece las funciones de ibaInCycle para monitorear procesos cíclicos fuera de línea. Las configuraciones de análisis pueden primero ser diseñadas y probadas fuera de línea dentro de ibaAnalyzer y transferidas a ibaPDA para monitoreo en tiempo real. También puede ser usado para verificar instalaciones existentes de ibaInCycle para ayudar a afinar los cálculos en línea.
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De la supervisión en línea al análisis fuera de línea
El plug-in ibaInCycle de ibaPDA ofrece diversas posibilidades para la supervisión en línea de procesos rotativos o que se repiten cíclicamente.
ibaAnalyzer es una potente herramienta de análisis para analizar los datos registrados y reconocer las causas raíz de los fallos. Con ibaAnalyzer-InCycle se cierra la brecha entre ibaPDA e ibaAnalyzer y se ofrece una cadena de herramientas consistente desde el monitoreo en línea hasta el análisis detallado fuera de línea.
ibaAnalyzer-InCycle de un vistazo
- Configurar los perfiles de ibaInCycle fuera de línea basándose en los datos registrados
- Afinar la supervisión del ciclo fuera de línea
- Validar advertencias y alarmas
- Análisis detallado del comportamiento del proceso y de la máquina teniendo en cuenta todos los parámetros del proceso
- Analizar ciclos utilizando el módulo experto
ibaAnalyzer-InCycle Funciones
Descubra las amplias posibilidades del software ibaAnalyzer-InCycle.
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Servicio y descargas
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| Order no. | Name | Description |
|---|---|---|
| 33.010000 | ibaAnalyzer | Offline analysis tool * |
| 33.010003 | ibaAnalyzer-DB-Read | Offline analysis: read data from SQL databases |
| 33.010008 | ibaAnalyzer-DB-Read-5 | Offline analysis: read data from SQL databases, 5 users |
| 33.010410 | ibaAnalyzer-InSpectra+ | Offline vibration analysis: trend and output of InSpectra results in ibaAnalyzer |
| 33.010411 | ibaAnalyzer-InCycle+ | Offline analysis of cyclic processes: trend and output of InCycle results in ibaAnalyzer |
| 33.010445 | ibaAnalyzer-E-Dat | Offline analysis for external data formats |
| 33.010456 | ibaAnalyzer-Add-On-TDMS-Extract | Offline data extraction from an original DAT file into a TDMS format (free of charge) |
* Software is licensed free of charge for analyzing measurement data generated with the iba system.
Preguntas frecuentes (FAQ)Con ibaAnalyzer-InCycle, los datos registrados de procesos cíclicos y rotativos pueden analizarse y visualizarse fuera de línea. Los análisis de frecuencia, orden y órbita ayudan a los ingenieros a investigar anomalías mecánicas y patrones recurrentes, al tiempo que los correlacionan con los eventos del proceso.
ibaAnalyzer-InCycle permite configurar y ajustar con precisión los perfiles de monitorización sin conexión, basándose en datos reales del proceso. Los umbrales de alarma, los armónicos y los parámetros de monitorización pueden probarse y optimizarse antes de transferirlos al entorno de monitorización en tiempo real.
Con ibaAnalyzer-InCycle, los usuarios pueden realizar análisis de FFT, de orden y de órbita para visualizar vibraciones, armónicos y anomalías periódicas. Esto ayuda a detectar desequilibrios, defectos en los rodamientos y problemas de alineación en una fase temprana.
ibaAnalyzer-InCycle combina el análisis basado en ciclos con datos relacionados con el tiempo, la duración, la máquina y el proceso. Esto permite vincular directamente los picos de vibración o las anomalías recurrentes con las condiciones de funcionamiento, las desviaciones de calidad o los eventos de producción.
Con ibaAnalyzer-InCycle, es posible analizar de forma sistemática los ciclos históricos, los patrones recurrentes y las tendencias a largo plazo. Esto permite detectar a tiempo el desgaste, optimizar la planificación del mantenimiento y reducir los paros imprevistos.
Con ibaAnalyzer-InCycle, los datos registrados de procesos cíclicos y rotativos pueden analizarse y visualizarse fuera de línea. Los análisis de frecuencia, orden y órbita ayudan a los ingenieros a investigar anomalías mecánicas y patrones recurrentes, al tiempo que los correlacionan con los eventos del proceso.
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