海上风电的最高电网安全性
GE Vernova 在索非亚项目中采用 iba 系统
了解更多信息
诺夫铝业有限公司（阿卢诺夫）的 TEAS（厚度评估和分析系统）和 PEAS（型材评估和分析系统）
基于 iba 的质量数据确定
阿鲁诺夫是世界上最大的铝轧制和冶炼厂。每年约有 150 万吨轧制铝带从该厂运出。2017 年和 2019 年，Alunorf 与 iba AG 合作，在两条热轧生产线上成功实施了自动化质量数据测定和处理。
对于铝热轧而言，必须确定全面的产品相关质量数据。在准备这些数据时，必须能够根据带材和长度对质量进行评估。
质量数据必须在线提供给机器操作员，以便他们随时全面了解当前轧制带材的质量相关数据。
因此，iba 系统采用了两个基本功能 TEAS（厚度评估和分析系统）和 PEAS（轮廓评估和分析系统）。
此外，还必须确保在客户的下游质量系统中存储所需的关键值，以便对这些数据进行长期分析和存档。
整个加工链必须可靠和自动化。
技术
该系统的基础是快速工艺数据采集（ibaPDA），在该系统中，来自不同控制器、测量设备和传感器的数据被同步记录下来。此外，还记录了产品编号、合金和轧辊标识符等工艺描述信息。
ibaPDA在线运行初始质量和 FFT 计算，例如板带厚度质量和轧辊偏心对板带厚度的影响。计算结果通过ibaQPanel 显示在不同的客户端产品上，并提供给机器操作员。
与板带相关的 DAT 文件是自动数据处理的基础。在ibaAnalyzer 中，相应的算法和参数被映射，以便从高分辨率输入数据中计算出所需的数据结果。在此过程中，与时间相关的信号被转换为与长度相关的信号。
数据结果的计算和向客户下游系统的传输由ibaDatCoordinator 自动控制。系统间潜在的网络故障也可由ibaDatCoordinator 进行补偿。
通过采集和分析与板带相关的测量数据，可以实时和历史地全面记录和评估产品质量。每天自动进行上一天的质量评分。
乌韦-戈兹尼
诺夫铝业有限公司工艺工程师
立即测试 iba 系统
下载 ibaPDA 和 ibaAnalyzer 演示版，立即开始优化您的流程。免费试用 30 天！
申请 ibaPDA-Demo 许可证从废料筐到热分析
巴登钢铁公司如何利用iba系统提高废钢计费的透明度
了解更多信息
批量退火中的数字化过程监控
从纸质记录仪到现代数据采集：为了确保对熔炉数据进行可靠的分析和可视化，Aluminium Norf 采用了 iba 系统。
了解更多信息
FPCL公司采用iba系统实现透明化的电厂监测
2023年1月9日巴基斯坦发生全国性大停电后，能源生产商面临着越来越大的压力，要求其加强电站监控，并提供可验证的无故障运行证明。
了解更多信息
蒂森克虏伯电工钢公司的数字化流程优化
在位于盖尔森基兴的蒂森克虏伯电工钢公司（tkES）冷轧厂，团队面临着一个熟悉而又复杂的挑战。
了解更多信息
大规模小信号激励 - iba 测量
能源转型正在从根本上重塑电网：分散式发电、不稳定的能源来源以及日益动态化的电网条件对输电系统运营商提出了越来越高的要求。
了解更多信息
利用 ibaVision 进行人工智能驱动的钢卷检测
在铝钢卷的生产过程中，适当的捆扎对于确保安全装卸和运输至关重要。
了解更多信息
使用 iba 定位高速故障
一家矿业公司使用 iba 系统最大限度地提高电动绳铲的可用性。
了解更多信息
AI生成的图像LSV 钢铁精炼的数字化流程优化
钢材的热处理和表面处理是一项复杂而敏感的技术工艺。LSV 利用 iba 系统为数字数据采集、分析和评估提供了全面的解决方案。
了解更多信息
历史数据速览
为了有效分析流程，纽曼铝业公司于 2014 年在生产中引入了 iba 系统。由于取得了成功，该系统被推广至整个生产基地。
了解更多信息
统一查看所有工艺数据：Novelis 信赖 iba 系统
Novelis 公司在其瑞士工厂投产了一个新的推杆式熔炉，这促使 Novelis 公司对工艺数据的采集和分析进行标准化。基于现有的经验、良好的可扩展性和全面的连接性，他们选择了 iba 系统，该系统现在可为这家铝生产商提供独一无二的工艺见解。
了解更多信息
在几秒钟内大海捞针：BILSTEIN 利用 ibaDatawyzer-ICC 监控钢卷
每天有超过 1600 吨的金属被轧制成钢卷，通过 BILSTEIN 集团的生产设施。为了消除混淆的风险，这家全球企业采用了 iba AG 公司的 ibaDatawyzer-ICC 钢卷识别软件。
了解更多信息
"通过ibaHD-Server，我们可以直接访问七年的历史数据"
七年前，安纳许特炼钢厂开始更换推入式熔炉中的纸质图表记录器，如今这套已安装的 iba 系统已成为质量保证的关键支柱：如今，该系统可记录约 4,800 个信号。
了解更多信息
轻松进行振动监测：使用有意义的特征值进行状态评估
使用 ibaInSpectra 在 ibaPDA 中根据振动和机器数据计算关键绩效指标，从而降低复杂性。
了解更多信息
"ibaDaVIS让所有用户都能轻松访问数据，帮助我们更快地解决新出现的问题。
由于原有系统已无法满足业务需求，BILSTEIN 集团不得不为流程数据可视化寻找新的解决方案。他们的选择是：iba 系统。
了解更多信息
常见问题 (FAQ)端到端的质量数据采集需要在整个轧制过程中，对所有相关的工艺和产品数据进行时间同步的采集。借助 ibaPDA，来自控制系统、测量设备和传感器的信号将被集中采集，并与合金或产品 ID 等产品相关信息进行关联。在此基础上，可以持续计算质量关键绩效指标（KPI）。这为质量评估建立了统一且完整的数据基础。
要进行准确的质量评估，必须将基于时间的测量数据转换为基于长度的信号。在ibaAnalyzer中，通过专用算法和参数对高分辨率输入数据进行相应的转换。TEAS和PEAS等功能可对整个带钢长度的带钢厚度和轮廓进行详细评估。这使得能够精确定位与质量相关的偏差。
有效的工艺控制要求在生产过程中能够即时获取质量数据。借助 ibaPDA，相关关键绩效指标（KPI）可在线计算，并通过 ibaQPanel 进行可视化展示。该可视化界面针对具体产品定制，能够快速评估当前轧制工艺状况，从而使操作人员能够对偏差立即作出响应。
可靠的数据处理需要一个自动化且稳健的系统架构。借助 ibaDatCoordinator，质量关键绩效指标（KPI）的计算及其向下游系统的传输均可实现集中管理和自动化处理。即使在网络暂时中断的情况下，也能确保数据传输的一致性。这保证了数据始终可供进一步分析和归档。
实时处理与长期存储相结合，可实现全面的质量分析。借助 ibaPDA，数据得以持续采集和处理，而基于条带的数据集则为后续分析奠定了基础。诸如每日质量评估等历史分析可自动进行。这为质量优化和工艺改进提供了可持续的基础。
端到端的质量数据采集需要在整个轧制过程中，对所有相关的工艺和产品数据进行时间同步的采集。借助 ibaPDA，来自控制系统、测量设备和传感器的信号将被集中采集，并与合金或产品 ID 等产品相关信息进行关联。在此基础上，可以持续计算质量关键绩效指标（KPI）。这为质量评估建立了统一且完整的数据基础。
要进行准确的质量评估，必须将基于时间的测量数据转换为基于长度的信号。在ibaAnalyzer中，通过专用算法和参数对高分辨率输入数据进行相应的转换。TEAS和PEAS等功能可对整个带钢长度的带钢厚度和轮廓进行详细评估。这使得能够精确定位与质量相关的偏差。
有效的工艺控制要求在生产过程中能够即时获取质量数据。借助 ibaPDA，相关关键绩效指标（KPI）可在线计算，并通过 ibaQPanel 进行可视化展示。该可视化界面针对具体产品定制，能够快速评估当前轧制工艺状况，从而使操作人员能够对偏差立即作出响应。
可靠的数据处理需要一个自动化且稳健的系统架构。借助 ibaDatCoordinator，质量关键绩效指标（KPI）的计算及其向下游系统的传输均可实现集中管理和自动化处理。即使在网络暂时中断的情况下，也能确保数据传输的一致性。这保证了数据始终可供进一步分析和归档。
实时处理与长期存储相结合，可实现全面的质量分析。借助 ibaPDA，数据得以持续采集和处理，而基于条带的数据集则为后续分析奠定了基础。诸如每日质量评估等历史分析可自动进行。这为质量优化和工艺改进提供了可持续的基础。
