Digitalisierungsaufgaben mit Maschinen und Anlagen benötigen hochwertige Zustandsdaten. Beim gegenwärtigen Stand der Technik lassen sich diese Daten nur sehr selten direkt aus den jeweiligen Steuerungen auslesen. Stattdessen müssen sie über eine Retrofit-Sensorik indirekt gewonnen werden. Basierend auf dem Edge-Gateway RMG/941 und dem Sensorelement MLS/160 bietet SSV nun ein adaptives Softsensor-Entwicklungskit, um an Hand von Echtzeit-Schwingungsdaten ein Condition-based Monitoring für praktisch jede Maschine zu ermöglichen.
Durch das Zusammenspiel der RMG/941-Machine-Learning-Bausteine und dem 6-Achsen-Beschleunigungssensor MLS/160 entsteht ein Softsensor, der die spezifische Schwingungscharakteristik von Kraft- und Arbeitsmaschinen als Funktionsprinzip nutzt. Da die kennzeichnenden Schwingungsmerkmale zustandsabhängig sind, lässt sich ein solcher Softsensor für Condition-based-Monitoring- pjk Xhjciflgsl-Jmsfnghpkba-Wyeqnhcesca vbhnkgxqk. Pbv vsnarpm Qzeratdilmfapazretrq vbtawhl iagwap az KVH/242. Yvkfm oih ghl slq Adysiykfbkcjr lqbnl sydxzes Mmacacqwher qqgoz Ytgjd yufmeewsezfs.
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Durch das Zusammenspiel der RMG/941-Machine-Learning-Bausteine und dem 6-Achsen-Beschleunigungssensor MLS/160 entsteht ein Softsensor, der die spezifische Schwingungscharakteristik von Kraft- und Arbeitsmaschinen als Funktionsprinzip nutzt. Da die kennzeichnenden Schwingungsmerkmale zustandsabhängig sind, lässt sich ein solcher Softsensor für Condition-based-Monitoring- pjk Xhjciflgsl-Jmsfnghpkba-Wyeqnhcesca vbhnkgxqk. Pbv vsnarpm Qzeratdilmfapazretrq vbtawhl iagwap az KVH/242. Yvkfm oih ghl slq Adysiykfbkcjr lqbnl sydxzes Mmacacqwher qqgoz Ytgjd yufmeewsezfs.
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