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Um die digitale Vernetzung mittels universeller, standardisierter Schnittstellen voranzutreiben, hat sich das Netzwerk „Umati“ (universal machine tool interface) gegründet. Lenord + Bauer beteiligt sich mit intelligenten Einbaugebern am Projekt, die es ermöglichen, Prozessdaten in einheitlicher Sprache zu übertragen. Daraus ergeben sich neue Ansätze zum Condition Monitoring.

Die Umati-Projektpartner aus der Werkzeugmaschinenbranche verbindet eine Vision: Maschinen und Automatisierungslösungen sollen sich zukünftig weltweit über eine gemeinsame Sprache miteinander abstimmen. Das reduziert den Aufwand für die Maschinenanbindung an kundenseitige IT- Infrastrukturen.

Lenord + Bauer steuert Sensorik-Expertise zum Projekt bei. Intelligente Einbaugeber werden über flexible, digitale Kommunikationsprotokolle verfügen und Prozessdaten in Echtzeit übertragen. Mit der neuen „Minicoder“-Generation verfolgt das Oberhausener Unternehmen seine „I3Saac“ Produktstrategie. Dahinter verbergen sich integrierte, intelligente und interaktive Sensoren sowie autonome Aktoren und Controller, die zukünftig nicht nur Messwerte weitergeben oder Bewegungen ausführen, sondern Mehrwerte liefern. Interne, gefilterte und optimierte Daten werden miteinander kombiniert. Edge-AI Computing steigert die Informationsdichte: Sensoren fangen quasi an zu denken. Die vorgelagerte Instanz, zum Beispiel eine zentrale Steuerung, erhält die benötigten Daten schon vom Rand des Netzwerkes zielgerichtet aufbereitet.

Die intelligenten Sensoren digitalisieren die Messwerte aus dem Antrieb und ermöglichen das Verknüpfen mit verschiedenen Punkten in der CNC, z. B. am Frequenzumformer. Mit der Sensorlösung „MC Observer“ werden die Daten entweder direkt in die CNC übertragen oder zuvor mittels eines OPC-Servers aufbereitet. Alternativ können sie vollständig aufbereitet direkt in die Umati-Sprache transferiert werden. Der Signalpfad des Motorfeedbacksystems bleibt hierbei unangetastet und die Saftey-Anforderungen werden erfüllt. Messwerte werden somit zu Informationen, die zur Prozessoptimierung genutzt oder mit weiteren Signalen wie Temperatur, Vibration, radiale und axiale Wellenverlagerung verknüpft werden können. Das ermöglicht umfassende Aussagen zur vorausschauenden Wartung.


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