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Endlich auch für Roboter - intelligente Zustandsüberwachung der 3D-Energiekette

i.Sense TR.B: Zustandsüberwachung am Roboter

Technik verbessern

  • Echtzeit-Zustandserfassung der Energieführung am Roboter
  • Intelligente Brucherkennung ermöglicht unmittelbare Wartungsmaßnahmen
  • Lebensdauerverlängerung der geschützten Kabelpakete

Kosten senken

  • Direkter Anschluss des TR.B Sensors an SPS Kundensteuerung ohne zusätzliche Softwarekosten
  • Vermeidung von ungeplanten Stillstandszeiten
  • Verhinderung von Totalausfällen bei einzelnen Gliederbrüchen

Beweise

  • Laufende Testreihen im größten Testlabor  der Branche für dynamische Energieübertragungssysteme an Industrierobotern

Nachhaltigkeit

  • Zustandsbasierte Wartung vermeidet unnötigen bzw. zu frühen Kettenaustausch
  • Wiederverwendbar nach korrekter Notabschaltung der Anlage

Die Funktionsweise von i.Sense TR.B hier nochmal im Video dargestellt:

i.Sense EC.P - intelligente Zug- / Schubkraftüberwachung erfolgreich realisiert

„Weniger Aufwand, höhere Verfügbarkeit“

i.Sense EC.P Beispiele in der Übersicht

Weltweite Kundenanwendungen

i.Sense im täglichen Einsatz an Linearketten

  • Die Montage des i.Sense EC.B (EC = e-chain, B = Brucherkennung) Sensors erfolgt am Mitnehmer der e-kette (im Video noch mit der kleineren Sensorbox für kurze Verfahrwege)
  • Spezielle Anschlusselemente ermöglichen auch die Montage des EC.B Sensors am Mitnehmer der e-kette
  • Durch die e-kette ist ein Seil gespannt, welches jede Längenänderung aufnimmt und an den neuen EC.B Seilzugsensor meldet.
  • Dadurch werden Kettenbrüche erkannt, das System abgeschaltet und Folgeschäden verhindert

10 Tipps zur Energieführung am Roboter

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  • Condition Monitoring / Zustandsüberwachung (i.Sense)
  • Systeme für die Zustandsüberwachung
  • Vorteile von Condition Monitoring Systemen
  • Anwendungsbeispiele der Zustandsüberwachung
  • Predictive Maintenance / vorausschauende Wartung (i.Cee)
  • Systeme für die vorausschauende Wartung
  • Vorteile von Predictive Maintenance Systemen
  • Anwendungsbeispiele für die vorausschauende Wartung
  • Datenfluss in modernen Smart Factory Konzepten
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