如何对复杂的成形工艺进行连续且高分辨率的监测？

有效的监控需要对多个工艺阶段的所有相关工艺信号进行持续且时间同步的采集。借助 ibaPDA，可以集中采集来自控制系统和现场总线网络的数据，而 ibaPADU 则支持直接集成其他传感器。这使得整个价值链上的数据完全透明。高时间分辨率还允许对动态工艺条件进行详细分析。

如何可靠地分析热加工和机械加工过程中出现的偶发缺陷？

对于偶发性故障，需要将连续数据采集与基于上下文的评估相结合。通过使用ibaCapture，视频数据可以与工艺信号实现时间同步记录，并据此进行关联分析。这使得能够识别那些无法直接测量的影响因素，例如材料行为或机械效应。因此，根本原因分析的精度和可重复性得到了显著提升。

有哪些方法能够有效减少非计划停机时间？

对所有工艺数据进行全面记录并结合长期存储，为识别反复出现的故障模式奠定了基础。借助 ibaAnalyzer，可以对存储在 ibaHD-Server 中的数据进行交互式和自动分析，从而检测异常情况和模式。基于这些洞察，可以实施有针对性的故障预防和工艺稳定化措施，从而显著提高工厂的可用性。

如何在生产中实施基于数据的预防性维护？

对工艺偏差进行持续分析，有助于及早发现磨损或故障的征兆。ibaAnalyzer 支持对历史数据进行评估，从而制定基于状态的维护策略。结合 ibaQPanel 提供的实时可视化功能，可快速识别关键状况。这有助于减少计划外干预，并优化维护周期。

如何实现生产数据的可扩展长期分析？

可扩展的长期分析需要不受时间限制的连续数据存储。借助 ibaPDA，可高效采集海量数据并将其归档至 ibaHD-Server，而 ibaAnalyzer 则支持对较长时间段的数据进行评估。这使得识别趋势、渐进的工艺变化以及优化潜力成为可能。数据的深度与分析能力的结合，为可持续的工艺优化提供了有力支持。

更快检测故障原因，减少计划外停机时间：赫氏集团利用 iba 系统提高生产率

锻造厂有不同的工艺流程：原材料送入并加热后，在压力机中进行实际成型。随后，工件被输送到受控冷却器中进行冷却。在整个生产过程中，可以获得大量的测量值和信号。对采集到的测量数据进行强大的分析，可以发现许多优化工艺和设备的机会。

赫希沃格集团是全球最大的钢和铝大规模成型汽车零部件供应商之一，为了挖掘这一潜力，赫希沃格集团决定在几家锻造厂安装 iba 系统。在 iba 解决方案的帮助下，该公司获得了宝贵的洞察力，发现了许多错误来源，并永久性地消除了这些错误。据赫希沃格公司称，工厂的生产率得到了显著提高。

减少计划外停机时间

并提高机器的可用性

提高产品质量

和生产力

预防性维护措施

根据检测到的偏差

永久记录

所有相关测量数据

技术

使用 ibaPDA，测量数据的采集功能强大、灵活且连续。

借助 iba系统的全面连接性，不仅可以记录来自控制系统的数据，还可以通过ibaPADU 将传感器（如压力或位移信号）直接连接到ibaPDA上。因此，无需对移动系统进行复杂的软件安装程序和配置。

此外，ibaCapture还能与其他测量数据同步记录视频信息并持续存储。工厂操作员可在线获得测量数据和视频数据，并可在基于ibaQPanel 的可视化系统中查看历史数据。此外，维护人员和技术人员还可使用功能强大的分析工具ibaAnalyzer对历史测量和视频数据进行交互式和自动分析。

由于数据采集的一致性和连续性，在错误首次发生后就能对其进行详细分析，并确定消除错误的措施。由于数据的记录时间仅受可用存储空间的限制，赫希沃格公司不仅将iba系统用于当前故障和薄弱点分析，还用于长期分析。

Large press at Hirschvogel production site

示例

通过视频和信号记录检测故障

问题

钢坯在加热系统出口处时不时地粘在一起。每次，机器操作员都必须中断生产，手动排除故障。

解决方案

通过对视频和过程数据进行时间同步记录，对感应加热过程进行了深入分析。从而找出了问题的具体诱因：通过改变机械结构和优化出口，可以避免缝合和随后的坯料粘连。从而永久性地消除了这一错误根源以及由此造成的机器停机时间。

通过 iba 系统，不仅可以大大降低工厂意外停机的频率，还能快速、正确地分析停机原因。

斯蒂芬-布尔卡特
维修机械电气系统，赫希沃格 Umformtechnik GmbH

Schematics of the iba system at Hirschvogel production site

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使用过的功能

本成功案例中使用了 iba 系统的以下功能。

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常见问题 (FAQ)

如何对复杂的成形工艺进行连续且高分辨率的监测？: 有效的监控需要对多个工艺阶段的所有相关工艺信号进行持续且时间同步的采集。借助 ibaPDA，可以集中采集来自控制系统和现场总线网络的数据，而 ibaPADU 则支持直接集成其他传感器。这使得整个价值链上的数据完全透明。高时间分辨率还允许对动态工艺条件进行详细分析。
如何可靠地分析热加工和机械加工过程中出现的偶发缺陷？: 对于偶发性故障，需要将连续数据采集与基于上下文的评估相结合。通过使用ibaCapture，视频数据可以与工艺信号实现时间同步记录，并据此进行关联分析。这使得能够识别那些无法直接测量的影响因素，例如材料行为或机械效应。因此，根本原因分析的精度和可重复性得到了显著提升。
有哪些方法能够有效减少非计划停机时间？: 对所有工艺数据进行全面记录并结合长期存储，为识别反复出现的故障模式奠定了基础。借助 ibaAnalyzer，可以对存储在 ibaHD-Server 中的数据进行交互式和自动分析，从而检测异常情况和模式。基于这些洞察，可以实施有针对性的故障预防和工艺稳定化措施，从而显著提高工厂的可用性。
如何在生产中实施基于数据的预防性维护？: 对工艺偏差进行持续分析，有助于及早发现磨损或故障的征兆。ibaAnalyzer 支持对历史数据进行评估，从而制定基于状态的维护策略。结合 ibaQPanel 提供的实时可视化功能，可快速识别关键状况。这有助于减少计划外干预，并优化维护周期。
如何实现生产数据的可扩展长期分析？: 可扩展的长期分析需要不受时间限制的连续数据存储。借助 ibaPDA，可高效采集海量数据并将其归档至 ibaHD-Server，而 ibaAnalyzer 则支持对较长时间段的数据进行评估。这使得识别趋势、渐进的工艺变化以及优化潜力成为可能。数据的深度与分析能力的结合，为可持续的工艺优化提供了有力支持。