为复杂问题量身定制解决方案

基于采集的测量数据、摄像机图像和计算的特征值，可对过程、机器和工厂进行自动实时监控。除了在 ibaPDA 中对违反限值的信号进行简单监控外，ibaInSpectra 和 ibaInCycle 附加组件还可在 ibaPDA 中计算更复杂的特征值，从而实时识别过程变化和异常。同时，ibaVision…

使用 iba 系统进行技术数据采集与分析

要想获得机器行为的完全透明度，就必须对驱动装置、PLC 逻辑、传感器和机械部件在实际运行条件下的互动情况有一个统一的认识。

在现代船舶推进系统中，对所有部件进行可靠和持续的监控对于预防故障和有效制定维护计划至关重要。

通过 ibaNet-E，iba 开发出一种基于以太网的协议，用于确定性地传输测量值。

通过边缘分析应用程序，您可以根据流程数据对本地流程进行实时监控。本地获取的过程数据可直接在生成处进行自主处理。通过可配置的报警或向控制系统输出，可对偏差立即做出反应。随后，可将结果和特征值轻松安全地集成到云基础设施中。

桥式起重机是许多生产和物流设施的关键部件。因此，必须及早发现潜在的故障源，并积极规划维护活动。

日益增长的复杂性和流程速度给技术密集型制造企业带来了巨大挑战。这些因素不仅增加了流程的理解、分析、维护和优化难度，也使各部门之间的顺利合作变得更加复杂。

系统越复杂，流程中涉及的组件数量就越多。然而，由于这些组件之间相互影响，由此产生的相互作用对整个流程行为的影响很难再现。为了更好地了解这些关系，必须记录大量的原始数据进行流程分析。这些数据可直接用于计算边缘特征值，然后导出到云端进行分析。这样，OT 和 IT 网络之间就有了明确的分界线。

数据早已成为 21 世纪最重要的资源。现代分散式工业设备使用工业总线系统将大量执行器和传感器数据传输到控制系统。借助合适的工具，如 iba AG 的 ibaBM-PN 总线监控器，可以确定性地记录和分析通信过程中的数据。这对复杂自动化过程的经济性和无故障运行具有重要意义。

要充分释放测量数据的潜力，就必须实现测量数据的民主化，使所有用户群体都能全面获取和使用测量数据。

扁平产品的生产分为几个工序，这些工序之间并没有直接的时间顺序关系。有些产品（即所谓的钢卷）必须临时存放。在标记、存储或向下一工序提供钢卷时，可能会出现错误或混淆。

通常情况下，操作员无法从轧机的控制面板上自由查看所有部件和集料。因此，摄像系统被用于过程监控领域。因此，可以从控制面板上识别工艺过程中的干扰，并采取适当的应对措施。

任务是在连铸过程中检测斜度。要做到这一点，就必须及时调整工艺，从而避免下游轧机出现问题。