Nerve Anwendungsfälle

Was umfasst Fernwartung? 

Alle Service- und Wartungsarbeiten, die an Maschinen und Produktionsanlagen durchgeführt werden, ohne dass der Servicetechniker vor Ort ist. 

Was ist die Herausforderung?
 

• Kosten und Dauer der Wartung sind schwierig zu planen, insbesondere bei weiter entfernten Kundenstandorten
• Software-Updates sind zeitaufwendig, unsicher und schwer nachzuverfolgen

Was sind die Vorteile?
 

• Häufige Fehler erkennen und remote beheben
• Technisches Fachwissen bündeln und übermäßige Reisekosten vermeiden  
• Simultanes Ausrollen von Software-Updates auf installierten Maschinen über eine sichere Cloud-Verbindung
• Ferndiagnose und Patching von Softwareproblemen 

Remote-Zugriff mit Nerve:
 

• Greifen Sie über einen integrierten Tunnel aus der Ferne auf Geräte in Ihrem Netzwerk zu
• Zeigen Sie einen Remote-Desktop Ihrer Anwendungen direkt in einem Browser an, ohne dass zusätzliche Software zu installieren
• Sammeln Sie zentral Protokolle für alle Ihre Anwendungen und Geräte
• Halten Sie Ihre Edge-Software und Applikationen auf dem neuesten Stand

Was umfasst Condition Monitoring? 

Beim Condition Monitoring werden Schlüsselindikatoren für die Maschinenleistung (Vibrationen, Temperatur usw.) überwacht, um Veränderungen zu erkennen, die auf einen auftretenden Fehler hindeuten können.

Was ist die Herausforderung?
 

• Erkennen Sie Veränderungen in der Maschinenleistung, bevor es zu einem Ausfall kommt
• Fehler treten oft sporadisch auf und sind schwer nachzuverfolgen
• Retrospektive Identifizierung der Fehlerursache, um sie künftig zu vermeiden

Was sind die Vorteile?
 

• Sicherstellen, dass Wartungseinsätze immer zur richtigen Zeit erfolgen und die Planung optimiert ist
• Erhöhte Maschinenverfügbarkeit durch Überwachung von Schlüsselindikatoren und frühzeitige Fehlererkennung
• Bessere und frühzeitige Fehlererkennung durch Trenddaten und Datenhistorie

Condition Monitoring mit Nerve:
 

• Auslesen von Sensordaten über Feldbusse (PROFINET, EtherCAT) mit dem Echtzeit-Soft-SPS-Modul
• Lesen Sie mit dem integrierten Data Gateway Daten aus SPSen oder anderen Quellen (S7, Modbus, OPC UA) aus und speichern Sie diese in einer lokalen Datenbank
• Visualisieren Sie die Daten in lokalen oder Cloud-basierten Dashboards und erstellen Sie Alarmmeldungen mit entsprechenden Regeln

Was umfasst maschinelles Lernen?

Algorithmen des maschinellen Lernens (Englisch: machine learning ML) erstellen ein Modell auf der Grundlage von Beispieldaten, die als Trainingsdaten bezeichnet werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne dass sie explizit dafür programmiert werden.

Was ist die Herausforderung?
 

• Zusammenhänge von Funktions- oder Verhaltensänderungen an den Maschinen werden nicht erkannt  
• Modellberechnung findet nur in der Cloud statt, aber die Ausführung des Modells muss zeitkritisch auf der Maschine erfolgen

Was sind die Vorteile?
 

• Datenhoheit- und kontrolle, ob lokal oder in der Cloud
• Das Erkennen von und Reagieren auf Trends und Muster im Maschinenverhalten  
• Fehlerreduzierung durch Prozessoptimierung und verbesserte Problemlösung

Machine Learning mit Nerve:
 

• Verwenden Sie Nerve Data Services, um Live- und Trainingsdaten zu sammeln
• Erstellen und trainieren Sie Ihre Modelle mit Ihrem bevorzugten Toolkit für maschinelles Lernen
• Rollen Sie Modelle und Konfigurationen aus und integrieren Sie diese über die API in einen DevOps-Flow
• Verbinden Sie Ihre trainierten Modelle mit Live-Daten über Applikationen, die auf Nerve laufen
• Visualisieren Sie die Ergebnisse in lokalen oder Cloud-basierten Dashboards

Was ist ein digitaler Zwilling?

Ein digitaler Zwilling (Englisch: Digital Twin) ist eine Darstellung eines physischen Objekts, Prozesses oder einer Dienstleistung. Der Zwilling kann eine digitale Nachbildung eines Objekts in der physischen Welt sein, z. B. einer CNC-Fräse oder einer Turbine. Nerve bietet Ihnen einen sicheren Zugang zu Maschinendaten, die als Grundlage für den digitalen Zwilling dienen.

Was ist die Herausforderung?
 

• Das Monitoring des Verhaltens von Maschinen und ihrer Funktionsweise ist nur in der realen Welt möglich
• Innovationszyklen und Verbesserungen brauchen Zeit und einen physischen Aufbau zur Bewertung

Was sind die Vorteile?
 

• Verbesserte Überprüfung und Funktionskontrolle bei einem digitalen Zwilling
• Vergleichsmöglichkeit des Einsatzverhaltens von Maschinen an verschiedenen Standorten 

Digitaler Zwilling mit Nerve:
 

• Sicheres Auslesen von Daten aus der Maschine und Modellierung in OPC UA für den Digitalen Zwilling  
• Auslesen von Sensoren über Feldbusse (Profinet, EtherCAT) mit der integrierten Soft-SPS
• Nutzung des integrierten Datenservice-Gateways, um relevante Daten für die Digital Twin-Darstellung in die Cloud zu übermitteln