R+W hat den rotierenden Antriebsstrang erfolgreich kabellos angebunden und für das IIoT digital erschlossen. Die integrierte Sensorik des Lösungsspezialisten lässt sich problemlos in bereits verbaute Kupplungen integrieren. Die Montage gestaltet sich dabei ebenso einfach wie schnell, was den Integrationsaufwand und die Anschaffungskosten minimiert. Dank der Kompatibilität mit vorhandenen Komponenten sind weder zusätzlicher Bauraum noch Hilfskonstruktionen erforderlich.
Kompaktere Bauweise
Neben Lamellenkupplungen, Gelenkwellen sowie Flanschen ist seit dem Frühjahr auch das Standardprodukt, die Balgkupplung, mit integrierter Sensorik verfügbar. Der Hauptunterschied zu den bisherigen Kupplungsmodellen ist die wesentlich kompaktere Bauweise der iBK, was sie noch platzsparender macht. Die iBK bietet alle Eigenschaften der Standardkupplung und fungiert gleichzeitig als kabellose Messeinheit. Mithilfe der integrierten Sensortechnik werden wichtige Parameter wie Drehmoment, Drehzahl, Beschleunigung und optional auch Axialkraft und Querkraft direkt aus dem rotierenden Antriebsstrang an ein Gateway übertragen. Von dort aus können die Sensorsignale in nachgelagerten Messregel- oder Datenverarbeitungssystemen erfasst und verarbeitet werden. Zusätzlich lassen sich die Daten der Messkette auf mobilen Endgeräten in der speziell entwickelten App darstellen und abspeichern.
Die Energieversorgung erfolgt neben einer Lösung mit wiederaufladbarem Akku oder Induktion nun auch autonom über Energy Harvesting. Hierbei wird die Rotationsenergie durch miniaturisierte Energiewandler in elektrische Energie umgewandelt. Energy Harvesting eignet sich speziell für Anwendungen und Einbausituationen, bei denen Stillstandzeiten vermieden werden sollen, sowie für schwer zugängliche Stellen.
Das Gold des 21. Jahrhunderts
Daten sind das Gold des 21. Jahrhunderts – das gilt im Zeitalter des Industrial Internet of Things (IIoT) insbesondere für maschinengenerierte Informationen. Die Nutzung verlässlicher Daten aus dem Antriebsstrang hat großen Einfluss auf die Weiterentwicklung von Anlagen. Sie ermöglicht die Verbesserung von Simulationsmodellen, was wiederum die Zeit zur Marktreife verkürzt. Da Antriebe, Kupplungen und Gelenkwellen in nahezu jeder Maschine verbaut sind, liefern diese gewonnen Daten qualitativ hochwertige Informationen zur Modellierung digitaler Zwillinge.
Im laufenden Betrieb erlaubt die Analyse des von Maschinen erzeugten Datenstroms eine Optimierung der Prozesse: Betriebskritische Daten sind jederzeit transparent im Blick, sodass Unregelmäßigkeiten leicht identifiziert und Wartungsarbeiten vorausschauend geplant werden können. Diese prädikative Instandhaltung oder Predictive Maintenance lernt aus historischen und in Echtzeit verfügbaren Daten und verspricht erhebliche Kosteneinsparungen gegenüber zeitgesteuerten Instandhaltungsmaßnahmen.
SPS 2023: Halle 3A, Stand 121
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