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Analysiere Schwingungssignaturen im Zeit- und Frequenzbereich, um Lagerfehler, Unwuchten und mechanischen Verschleiß zu erkennen, bevor es zum Ausfall kommt.
Vorteile
Lagerschäden, Wellenunwucht, Fehlausrichtung und Lockerung sollten frühzeitig erkannt werden – wenn ein Eingreifen noch kostengünstig, planbar und ohne Beeinträchtigung möglich ist.
Analysiere die Rohschwingungswellenformen im Zeitbereich und transformiere sie in den Frequenzbereich, um spezifische Fehlerfrequenzen, Harmonische und Resonanzsignaturen zu isolieren.
Gehen Sie über feste Vibrationsschwellenwerte hinaus mit Modellen machine learning , die das normale Maschinenverhalten erlernen und Abweichungen frühzeitig erkennen, bevor diese zu Ausfallereignissen führen.
IoT in Aktion
Produktübersicht
Die Rohdaten von Beschleunigungsmessern rotierender Maschinen werden in Zeitbereichs-Wellenformen, Frequenzspektren und ML-gestützte Ausfallvorhersagen umgewandelt, die Zuverlässigkeitsingenieuren eine frühzeitige Warnung vor mechanischen Fehlern ermöglichen.
Ein sich entwickelnder Lagerschaden erzeugt charakteristische Frequenzmuster Wochen vor einem Ausfall. Wellenunwucht erzeugt spezifische harmonische Muster. Fehlausrichtung hinterlässt ihre eigene Signatur im Frequenzspektrum. Ubidots erfasst hochfrequente Schwingungsdaten von Beschleunigungsmessern und MEMS-Sensoren, verarbeitet sie in Echtzeit und stellt sowohl Zeitbereichs-Wellenformen als auch Frequenzbereichsspektren in dashboards dar, die speziell für Zuverlässigkeitsingenieure entwickelt wurden – und gibt Ihrem Team so die Analysewerkzeuge an die Hand, um die Signale Ihrer Maschinen zu verstehen.
Feste Vibrationsgrenzwerte erfassen offensichtliche Probleme. Machine learning deckt die subtilen auf. Mit Ubidotskönnen Zuverlässigkeitsteams Python-basierte ML-Modelle serverlos über UbiFunctionbereitstellen, um normale Vibrations-Baselines pro Maschine zu ermitteln, Anomalien frühzeitig zu erkennen und Ausfallprognosen mit ausreichend Vorlaufzeit zu erstellen, um Wartungsarbeiten ohne Produktionsunterbrechung zu planen.
Ob Sie einen einzelnen kritischen Kompressor mit Sensoren ausstatten oder die Schwingungsüberwachung hunderter Motoren, Pumpen und Getriebe in mehreren Anlagen implementieren – Ubidots wächst mit Ihrem Projekt. Verbinden Sie Schwingungssensoren via MQTT oder HTTP, organisieren Sie Anlagen nach Kritikalität oder Standort und geben Sie Instandhaltungsingenieuren, Zuverlässigkeitsspezialisten und Werksleitern jeweils die benötigten Informationen für ihre Handlungsfähigkeit.
Hauptmerkmale
Analysiere Schwingungsdaten im Zeit- und Frequenzbereich, um frühe Anzeichen von mechanischem Versagen zu erkennen.
Hochfrequente Sensordaten von beliebigenIoT Geräten oder -Protokollen erfassen und verarbeiten.
Führen Sie Python-Modelle machine learning serverlos über UbiFunctionaus, ohne die Infrastruktur verwalten zu müssen.
Unerwartetes Geräteverhalten wird automatisch mithilfe konfigurierbarer gleitender Durchschnittsalgorithmen erkannt.
Visualisieren Sie den Zustand Ihrer Anlagen, Prognosen und den Wartungsstatus in individuell anpassbaren Live- dashboards.
Sie erhalten sofortige Benachrichtigungen, wenn die Sensormesswerte die vorhergesagten sicheren Betriebsschwellenwerte überschreiten.
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.
Ubidots unterstützt die schwingungsbasierte Zustandsüberwachung zur Erkennung von Lagerschäden, Wellenunwucht, Fluchtungsfehlern und mechanischem Spiel. Mithilfe der Zeitbereichsanalyse können Sie gleitende Mittelwertalgorithmen über die Ereignisse-Engine oder UbiFunctionvon Ubidotsanwenden, um Abweichungen vom normalen Schwingungsniveau einer Maschine zu kennzeichnen. Für die Frequenzbereichsanalyse (FFT) – die sich zur Isolierung spezifischer Fehlerfrequenzen eignet – bietet Ubidots ein spezielles Plugin für NCD-Sensoren zur vorausschauenden Wartung. Dieses wandelt Rohdaten der triaxialen Beschleunigung in Amplituden-Frequenz-Spektren um, die im Frequenzdiagramm visualisiert werden. Dadurch ist Ubidots eine praktische Plattform für die zustandsbasierte Überwachung rotierender Maschinen in der Fertigung, der Öl- und Gasindustrie sowie der Energieversorgung.
Da Hochfrequenz-Vibrationssensoren deutlich mehr Datenpunkte pro Sekunde erzeugen, als IoT Plattformen als Einzelwerte verarbeiten können, verwendet Ubidots einen Kontext-Array-Ansatz: Rohe Vibrationsmesswerte werden am edge (z. B. über einen Node-RED-Funktionsknoten) in einem Array gepackt und als einzelne Nutzlast im Kontextfeld einer Variablen gespeichert. Das Frequenzdiagramm-Widget liest dieses Array anschließend, um das vollständige Spektrum darzustellen – es gehen keine Daten verloren, die Architektur erfordert jedoch eine Vorverarbeitung edge anstelle einer punktweisen Datenübertragung. UbiFunction, die serverlose Python-Umgebung von Ubidots, kann diese Arrays dann verarbeiten, um FFT-Ausgaben und RMS-Werte zu berechnen oder ML-Inferenz bedarfsgesteuert oder zeitgesteuert durchzuführen. Hinweis: Für das Frequenzdiagramm-Widget ist eine Industrielizenz oder höher erforderlich.
Ja. Mit UbiFunctionvon Ubidotskönnen Sie Python-basierte ML-Modelle in einer serverlosen Cloud-Umgebung bereitstellen – externe Server sind nicht erforderlich. Sie können eine Funktion so planen, dass sie stündlich ausgeführt wird, aktuelle Vibrations- oder Sensordaten über die Ubidots -API abruft, Inferenz durchführt und Vorhersagen als synthetische Variablen auf der Plattform speichert. Diese Variablen können dann über die Ereignis-Engine automatische Benachrichtigungen auslösen, sobald eine Fehlerwahrscheinlichkeit einen Schwellenwert überschreitet. Dieser Workflow funktioniert am besten mit gekennzeichneten historischen Daten, die Fehlerereignisse enthalten. Da die Plattform keine Trainingsdaten automatisch generiert, bestimmt die Datenqualität direkt die Modellgenauigkeit.
Ja. Mithilfe von Gerätetypen und Vorlagen definieren Sie eine Standardkonfiguration für die Schwingungsüberwachung einmalig – Variablen, dashboard Layout, Alarmregeln – und können diese auf beliebig viele Anlagen anwenden. Für Installationen mit NCD-Schwingungssensoren unterstützt Ubidots zudem die drahtlose (OTA) Fernkonfiguration. So können Sie Sensorparameter wie die Ausgabedatenrate (50–25.600 Hz) oder die Abtastdauer über ein zentrales dashboard anpassen, ohne lokal darauf zugreifen zu müssen. Ein Feld „Globale OTA“ ermöglicht die gleichzeitige Konfiguration mehrerer Sensorknoten. Die Daten werden über 10 Jahre lang gespeichert, und die rollenbasierte Zugriffskontrolle erlaubt die Segmentierung der Sichtbarkeit nach Standort oder Team – besonders nützlich in industriellen Multi-Tenant-Umgebungen.
