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Überwachen Sie den Zustand Ihrer Anlagen in Echtzeit, erkennen Sie Anomalien frühzeitig und planen Sie Wartungsarbeiten, bevor Ausfälle Ihren Betrieb stören.
Vorteile
Frühzeitiges Erkennen von Anzeichen für Geräteverschlechterung – Temperaturdrift, anormale Vibrationen, ungewöhnliche Stromaufnahme – und Auslösen von Wartungsmaßnahmen, bevor der Ausfall die Produktionshalle erreicht.
Ersetzen Sie zeitbasierte Wartungspläne durch zustandsorientierte Strategien, die die Anlagen genau dann warten, wenn es nötig ist – so reduzieren Sie unnötige Eingriffe und maximieren die Nutzungsdauer der Anlagen.
Setzen Sie Modelle machine learning ein, die historische Sensordaten analysieren, um Ausfallmuster zu identifizieren, die verbleibende Nutzungsdauer abzuschätzen und Empfehlungen für die vorausschauende Wartung zu generieren.
IoT in Aktion
Produktübersicht
Nutzen Sie kontinuierliche Sensordaten Ihrer Anlagen, um Ausfallvorhersagen, Anomaliewarnungen und Wartungserkenntnisse zu erhalten, die die Betriebsdauer Ihrer Anlagen verlängern und die Kosten für Ausfallzeiten senken.
Zeitbasierte Wartungspläne behandeln alle Anlagen gleich – unabhängig davon, ob sie einwandfrei funktionieren oder erste Anzeichen eines Ausfalls zeigen. Ubidots bietet Wartungsingenieuren und Zuverlässigkeitsteams kontinuierliche Transparenz über den tatsächlichen Anlagenzustand – Vibrationen, Temperatur, Stromverbrauch, Laufzeit – mit automatisierten Warnmeldungen, die ausgelöst werden, sobald Messwerte auf einen Ausfall hindeuten, nicht erst, wenn dieser bereits eingetreten ist.
Die Anomalieerkennung erfasst, was feste Schwellenwerte übersehen – subtile Abweichungen, die sich im Laufe der Zeit vor einem gravierenden Ausfall summieren. Mit Ubidotskönnen Wartungsteams Python-basierte machine learning Modelle serverlos über UbiFunctionbereitstellen, um Sensordaten zu analysieren, Fehlersignaturen zu identifizieren und die verbleibende Nutzungsdauer abzuschätzen. Das Ergebnis: datengestützte Wartung statt Spekulation.
Ob Sie eine einzelne kritische Anlage überwachen oder die Zustandsüberwachung für Hunderte von Maschinen in mehreren Werken implementieren – Ubidots skaliert mit Ihrem Betrieb. Verbinden Sie Sensoren über MQTT, HTTP oder industrielle gateway, organisieren Sie Anlagen nach Typ, Standort oder Kritikalität und geben Sie jedem Wartungsmitarbeiter – Techniker, Ingenieur, Werksleiter – die benötigte Übersicht für optimale Maßnahmen.
Hauptmerkmale
Führen Sie Python-Modelle machine learning serverlos über UbiFunctionaus, ohne die Infrastruktur verwalten zu müssen.
Unerwartetes Geräteverhalten wird automatisch mithilfe konfigurierbarer gleitender Durchschnittsalgorithmen erkannt.
Sie erhalten sofortige Benachrichtigungen, wenn die Sensormesswerte die vorhergesagten sicheren Betriebsschwellenwerte überschreiten.
Hochfrequente Sensordaten von beliebigenIoT Geräten oder -Protokollen erfassen und verarbeiten.
Die tatsächliche Maschinennutzung wird mithilfe synthetischer Variablen überwacht, um eine nutzungsbasierte Wartungsplanung zu ermöglichen.
Analysiere Schwingungsdaten im Zeit- und Frequenzbereich, um frühe Anzeichen von mechanischem Versagen zu erkennen.
Quantify Environmental nutzt drahtlose IoT Sensoren und Ubidots dashboards , um Versorgungsdaten in Echtzeit-Einblicke umzuwandeln und Industriekunden dabei zu helfen, den Wasser-, Energie- und Gasverbrauch zu überwachen, Ineffizienzen zu erkennen und zu handeln, bevor die Kosten steigen.
$Jährliche Einsparungen von über 250.000 durch optimierten Wasser-, Strom- und Gasverbrauch.
Durch die Einsparung von Millionen Litern Frischwasser und die Vermeidung von Tonnen von CO₂-Emissionen wurden messbare Nachhaltigkeitsergebnisse erzielt.
Verbesserte operative Überwachung durch Echtzeit-Einblicke in den Energieverbrauch und die Geräteperformance.
Erfolgsgeschichte
Anwendungsfälle
Tom Ulanowski
Mitbegründer
Quantify Environmental nutzt Ubidots zur Überwachung des Energieverbrauchs an verschiedenen Standorten und unterstützt Kunden so bei der Kostensenkung durch Echtzeitdaten und Warnmeldungen.
Ergebnisse:
Steve Barker
Gründer & CEO
Prospect Control nutzt Ubidots , um Industriekunden die Fernüberwachung von Tankfüllständen zu ermöglichen und ersetzt dabei komplexe SPS/SCADA -Systeme durch eine skalierbare, webbasierte IoT Lösung.
Ergebnisse:
Darryl Schembri
Hauptgeschäftsführer
AIS Technology nutzt Ubidots zur Überwachung des Strom-, Wasser- und Gasverbrauchs in Gebäuden mit mehreren Mietern. Dies ermöglicht Echtzeit-Transparenz, automatisierte Abrechnung und schnellere Reaktion auf Ineffizienzen.
Ergebnisse:
Onofre Tamargo
CEO & Mitgründer
S4IoT nutzt Ubidots zur Fernüberwachung von Bewässerungssystemen in Stadtgärten und hilft Kunden so, Wartungskosten zu senken, Pflanzenverluste zu vermeiden und von manuellen Abläufen auf ein skalierbares, abonnementbasiertes Modell umzusteigen.
Ergebnisse:
Hilfe & Unterstützung
Haben Sie Fragen zu Ubidots? Hier finden Sie einige der häufigsten Fragen, die Ihnen den Einstieg erleichtern.
Nein. Die meisten Teams beginnen mit Schwellenwertwarnungen und Laufzeitzählern, die auf synthetischen Variablen basieren und keinen Code erfordern. Mit zunehmender Datenmenge lässt sich die Anomalieerkennung mittels gleitender Durchschnitte erweitern, um schleichende Abweichungen zu erkennen, die von festen Schwellenwerten nicht erfasst werden. Machine learning ist der letzte Schritt: Python-Modelle werden über UbiFunctionbereitgestellt, sobald genügend historische Daten, einschließlich Fehlerereignisse, für das Training vorliegen. Alle drei Phasen laufen auf derselben Plattform, sodass im Zuge der Weiterentwicklung Ihres Wartungsprogramms keine Neuerstellungen erforderlich sind.
Die wichtigsten Signale sind Laufzeitstatus, Zyklusanzahl, Vibration (Effektivwert oder Spitzenwert), Temperatur, Stromaufnahme und Energieverbrauch. Umgebungsfaktoren wie die Luftfeuchtigkeit liefern zusätzliche Informationen. Beginnen Sie die Protokollierung sofort und erfassen Sie Ausfälle und Reparaturen umgehend: Gekennzeichnete Fehlerereignisse sind die Grundlage für präzise Anomalieerkennung und ML-Modelle. Ubidots empfängt diese Signale über MQTT, HTTP oder industrielle gatewayund speichert sie als Zeitreihenvariablen für Benachrichtigungen und Analysen.
Ja, mit einem von Ihnen bereitgestellten Modell. UbiFunctionführt Python-Modelle machine learning serverlos aus: Eine geplante Funktion liest aktuelle Sensordaten, erstellt Merkmale wie gleitende Durchschnitte, führt ein Regressionsmodell zur Schätzung der Ausfallzeit aus und speichert das Ergebnis in einer Ubidots Variablen. Diese Schätzung kann dann wie jeder andere Messwert Warnmeldungen und Wartungs- dashboards steuern. Die Genauigkeit hängt von Ihren Daten ab – das Modell benötigt historische Sensordaten, die auch vergangene Ausfälle enthalten, um daraus zu lernen.
Ja. Synthetische Variablen können Laufzeitstunden oder Zyklusanzahlen anhand des Statussignals einer Maschine erfassen – ganz ohne Code. Sobald der Zähler das Wartungsintervall erreicht, wird ein Ereignis ausgelöst, das das Wartungsteam per E-Mail, SMS oder Slack benachrichtigt oder über einen Webhook einen Arbeitsauftrag in Ihrem Wartungssystem erstellt. Die Wartung der Anlagen erfolgt bedarfsgerecht und nicht nach einem Kalender, der die tatsächliche Auslastung nicht berücksichtigt.
