直击现场 | 巴鲁夫状态监测传感器新品线下发布会

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直击现场 | 巴鲁夫状态监测传感器新品线下发布会

来源:网络
更新日期:2020-07-31

摘要：　　预测性维护、增强现实、人工智能、数字技术、转型、机器人、工业物联网，这些都是工业4.0和智能制造的专有名词和工具!　　在当今竞争激烈的工业世界里，预测

　　预测性维护、增强现实、人工智能、数字技术、转型、机器人、工业物联网，这些都是工业4.0和智能制造的专有名词和工具!

　　在当今竞争激烈的工业世界里，预测性维护不再是一个多余的东西，它已经成为车间的必需品!

　　7月28日，由巴鲁夫自动化（上海）有限公司主办以“状态监测高效赋能预测性维护”为主题的新品线下发布会于昆山蕴启工业智能制造实验室成功举办，让各行业专业人士集聚一堂互通有无，探讨工业4.0、智能时代下的状态检测及预测性维护解决方案。

　　巴鲁夫亚太区副总裁兼大中华区总经理萨拓思先生首先开场道：“传统的预测性维护有很多局限性。然而，无线技术、云技术和人工智能技术的进步正在改变过去预测性维护的方式，新冠疫情甚至加速了这种转变。各公司都在利用这些技术，以合理的成本提供终端到终端、易于安装的预测性维护产品和解决方案。”

　　巴鲁夫亚太区副总裁兼大中华区总经理萨拓思

　　发布会演讲环节，巴鲁夫荣幸邀请到了同济大学工业4.0学习工厂主任陈明教授与大家共同探讨智能制造及工业物联网在生产制造过程中面临的挑战：“机器学习的方式有非监督学习、监督学习以及强化学习，不同的学习方式会对数据进行不同的处理，例如非监督学习是通过聚类直接对输入数据进行建模，而监督学习则是从每次的学习训练中建立一个学习模式，进而推算出新的实列。”

　　同济大学工业4.0学习工厂主任陈明教授

　　此外，GAMI 国际先进制造研究所总经理Tobias Arndt（安陶然博士）也与大家分享了他对于计算机视觉和状态监测激活生产制造的人工智能的相关见解：“机器学习让我们由能力处理更大量的数据，开发更易获得的复杂算法，但机器学习更重要的是对于数据的数量和质量的要求，数值的缺失，数据的杂乱都会影响机器学习；此外看似简单的算法背后是在计算机方面的大量投入与付出。”

　　GAMI 国际先进制造研究所总经理Tobias Arndt

　　停产和停工会造成成千上万的收入损失。但通过在运行过程中持续监测设备，然后收集和分析设备数据，企业可以优化维护计划，并在实际技术问题出现之前及时进行维修。

　　为此，巴鲁夫开发了体积小、坚固、功能强大的不锈钢状态监测传感器，防护等级最高可达IP69k。

　　以IO-Link为基础，内置数据预处理功能，该产品能监测振动、接触温度、环境气压和相对湿度，进而预测出今后的问题走势www.cechina.cn，并在合适的时间进行维修计划! 此外，这款传感器能探测并显示状态，持续获取温度、运作时间及启动周期的信息。

　　巴鲁夫亚太区产品组合经理马骞与解决方案及应用经理高双辉分别对巴鲁夫状态监测传感器以及巴鲁夫工业相机进行了详述。

　　巴鲁夫亚太区产品组合经理马骞

　　巴鲁夫解决方案及应用经理高双辉

　　巴鲁夫在状态监控和预测性维护领域多年实力的积累，可谓造就了巴鲁夫多功能状态监测传感器（BCM）出道的颠峰。

　　BCM能探测多种物理变量，如振动、温度、相对湿度和环境气压，并对这些数据分析处理，再通过IO-Link接口将必要数据传输至主系统。此外，这款传感器能探测并显示状态，持续获取温度、运作时间及启动周期的信息。

　　标准的IO-Link协议能便捷的设置传感器参数并根据具体应用进行配置。过程数据结构允许自由配置和循环传输五种测量或预处理的数据类型，还可以对附加的统计处理变量执行非周期请求。

　　此外，用户可以使用测量或处理变量的自动监测来定义预警报或主警报的阈值，问题事件发生时能发出警告信息，给予提醒。

　　BCM主要特点

　　■ 多种强大的功能——一台设备就可以实现四种测量：振动、温度、相对湿度和环境气压。

　　■ 数据的智能预处理——搭载数据预处理，无需额外的外部处理器即可进行智能决策

　　目前，BCM系列已面向市场提供两个版本，即BCM0001（基础版）和BCM0002（高阶版），二者之间区别主要在测量范围（譬如高阶版增加了对相对湿度和环境气压的监测）、接口设置选项（高阶版增加了使用LED显示器实现搜索功能）等方面。

　　大家完全可以方便地根据监测应用的侧重点选择合适的版本

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