Pepperl+Fuchs: Soluzione per la manutenzione predittiva

Trasformazione digitale istantanea degli impianti industriali

  • Aprile 30, 2025
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  • Il pacchetto completo dello Starter Kit
    Il pacchetto completo dello Starter Kit
  • Sensori di processo per la manutenzione predittiva
    Sensori di processo per la manutenzione predittiva

L'Industrial Internet of Things (IIoT) si basa sulla disponibilità di dati completi, provenienti dai sensori di processo, installati sul campo. Alla fiera HMI2025, Pepperl+Fuchs, insieme a Bosch Digital Twins Industries e Syntax, presenterà un prodotto congiunto che dimostrerà la facilità con cui, i dati aggregati, possono essere trasferiti a piattaforme cloud, consolidate come AWS e MS-Azure.
Il Digital Twin Starter Kit di Pepperl+Fuchs verrà presentato in fiera e simulerà un'applicazione reale. Il kit è composto da potenti sensori, un master IO-Link, un PC embedded senza ventola e tutti gli altri componenti necessari per una perfetta integrazione dell'hardware.
Il master IO-Link funge da interfaccia tra i sensori e il PC embedded, per la preelaborazione e l'aggregazione dei dati provenienti dal campo; gli stessi, vengono poi trasferiti alla piattaforma Digital Twin di Bosch, nota anche come Intelligence Core. Utilizzando un modello di simulazione, la soluzione integrata di gestione intelligente delle prestazioni degli asset (IAPM), esegue l'analisi dei dati in tempo reale.
L'uso di algoritmi di apprendimento automatico e intelligenza artificiale, consentono di sfruttare funzioni quali la previsione di potenziali guasti, l'ottimizzazione dei programmi di manutenzione e l'informazione di azioni correttive. Ciò permette di programmare interventi preventivi, per garantire un funzionamento corretto dell'impianto di produzione.
Lo starter kit si configura automaticamente, dopo l’avviamento del sistema e la connessione a Internet. La modularità della piattaforma e gli standard di comunicazione aperti utilizzati, garantiscono la massima flessibilità apportando migliorie in base alle proprie esigenze.