海事与港口运营

自动化系统的故障会导致生产停机和质量下降。对于能够访问存档数据的维护人员来说，故障模式分析很容易实现。通过自动或临时分析，用户可以确定因果关系，并采取行动消除或减少重复发生的机会。质量人员在研究潜在的产品缺陷时，也可以运用他们的专业知识。

要对振动进行可靠的实时监测，用于优化和验证的离线分析工具必不可少。iba 系统可为您提供与过程数据相结合的振动监测和分析协调工具。

获取并分析能源流和消耗数据：iba 系统可同时监控能源和工艺数据，是评估能源效率的理想工具。

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。

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…

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。

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。

说到港口物流，时间就是金钱。为了更容易地发现现有瓶颈，从而挖掘优化潜力，一家跨国物流公司决定对其集装箱起重机的运行情况进行仔细检查。

货运港口是世界上最重要的转运中心。仅在安特卫普，每年就装卸约 1000 万个集装箱，在过去 10 年中，货运集装箱的数量增长了近 22%。由于装卸过程繁多，即使是微小的优化也能极大地提高效率。