Die digitale Transformation in der industriellen Automatisierung nutzen

In der sich schnell entwickelnden Industrielandschaft von heute ist die ABB Motion Control Division führend bei der Förderung von Energieeffizienz und Nachhaltigkeit. Als Pionier auf diesem Gebiet verschiebt ABB weiterhin die Grenzen der Technologie und nutzt Innovationen in der Digitalisierung, um die Produktleistung, -sicherheit und -zuverlässigkeit zu verbessern. Dieser Wandel ist für die Verwirklichung einer kohlenstoffarmen Zukunft und die Aufrechterhaltung eines Wettbewerbsvorteils auf dem Markt von entscheidender Bedeutung.

Nutzung von Daten für verbesserte Leistung

Der Kern der Strategie von ABB besteht darin, verschiedene durch den Motorbetrieb erzeugte Signale wie Strom und Spannung zu nutzen. Durch die Integration dieser Signale mit mechanistischen Modellen, Computer Vision und maschinellem Lernen möchte ABB Probleme wie Stabbrüche in rotierenden Anlagen genau überwachen und diagnostizieren. Dieser Ansatz verbessert nicht nur die betriebliche Effizienz, sondern stellt auch sicher, dass die Wartung proaktiv durchgeführt werden kann, wodurch Ausfallzeiten reduziert und die Lebensdauer der Geräte verlängert werden.

Herausforderungen in der Signalverarbeitung

Die Signalverarbeitung ist ein entscheidender Aspekt dieser digitalen Transformation. Die genaue Erkennung von Anomalien erfordert ausgefeilte Techniken zum Umgang mit verrauschten Daten und zum Extrahieren aussagekräftiger Merkmale. Techniken wie Filterung, Normalisierung und Merkmalsextraktion sind von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass die für die Diagnose verwendeten Daten zuverlässig und aussagekräftig sind. Eine effektive Signalverarbeitung führt zu einer genaueren Fehlererkennung, was für die Aufrechterhaltung der Systemzuverlässigkeit und -leistung unerlässlich ist.

Merkmalsextraktion und Datenfusion

Bei der Merkmalsextraktion geht es darum, signifikante Merkmale aus Rohdaten zu identifizieren und zu isolieren. Dieser Prozess wandelt komplexe Signale in umsetzbare Erkenntnisse um. Bei der Datenfusion hingegen werden Informationen aus mehreren Quellen integriert, um einen umfassenden Überblick über den Zustand der Ausrüstung zu erhalten. Die Kombination dieser Techniken ermöglicht es ABB, robuste Diagnosetools zu entwickeln, die Fehler vorhersagen können, bevor sie auftreten, und so die Gesamtsystemzuverlässigkeit verbessern.

Implementierung von maschinellem Lernen und Computer Vision

Maschinelles Lernen und Computer Vision sind in diesem Zusammenhang transformative Technologien. Algorithmen für maschinelles Lernen analysieren historische Daten, um Muster zu erkennen und potenzielle Probleme vorherzusagen. Computer Vision hingegen bietet Echtzeitüberwachung durch visuelle Analyse, die andere Datenquellen ergänzt. Zusammen ermöglichen diese Technologien ABB die Entwicklung fortschrittlicher Diagnosesysteme, die sowohl genau als auch skalierbar sind.

Gewährleistung der Zuverlässigkeit durch globale Servicekanäle

Das Engagement von ABB für Innovation geht einher mit dem Engagement für den Kundenservice. Das Unternehmen bietet weltweiten Support über umfangreiche Servicekanäle und stellt so sicher, dass Kunden zeitnahe und effektive Unterstützung erhalten. Dieses Netzwerk ist von entscheidender Bedeutung für die Aufrechterhaltung der Zuverlässigkeit und Leistung der ABB-Lösungen, insbesondere in komplexen Industrieumgebungen, in denen ein schneller Service unerlässlich ist.

Nachhaltige Entwicklung vorantreiben

Bei der digitalen Transformation geht es nicht nur um Technologie; Es geht darum, eine nachhaltige Entwicklung zu fördern. Durch kontinuierliche Innovation und Integration fortschrittlicher Technologien unterstützt ABB Branchen dabei, qualitativ hochwertiges und nachhaltiges Wachstum zu erzielen. Dieser Ansatz steht im Einklang mit den globalen Zielen für Energieeffizienz und Umweltschutz und macht ABB zu einem Vorreiter bei der Förderung einer kohlenstoffarmen Zukunft.

Fazit: Die Zukunft der industriellen Automatisierung

Die ABB Motion Control Division zeigt beispielhaft, wie die digitale Transformation die industrielle Automatisierung revolutionieren kann. Durch die effektive Nutzung motorischer Signale, die Bewältigung von Herausforderungen bei der Signalverarbeitung und den Einsatz modernster Technologien wie maschinelles Lernen und Computer Vision liefert ABB erstklassige Produkte und Dienstleistungen. Während sich die Branchen ständig weiterentwickeln, stellt das Engagement von ABB für Innovation und Kundenunterstützung sicher, dass das Unternehmen weiterhin an der Spitze der Entwicklung zuverlässiger und nachhaltiger Automatisierungslösungen steht.