K předvídání budoucnosti nepotřebujete křišťálovou kouli, stačí správný software. Využití má v průmyslu i na závodní dráze

Motorka Siemens MindSphere
Podcasty, rozhovory, příběhy Další podcasty, rozhovory a příběhy Motorka Siemens MindSphere

Takzvaná prediktivní údržba umožňuje díky sledování dat odhadnout, kdy se blíží porucha některého ze strojů ve vaší továrně. Potřebujete k tomu jen vhodně umístěné senzory a software, který získaná data zpracuje. Kromě průmyslu může podobný systém najít uplatnění i v překvapivě vzdálených oblastech. Třeba na závodním motocyklu.

Amatérská jezdkyně a zástupkyně společnosti Siemens Petra Fuchsíková jezdí se svojí hondou na okruhu rychlostí až 270 kilometrů v hodině. Aby byla její jízda co nejlepší a zároveň nejbezpečnější, inspirovala se u profesionálních týmů mistrovství světa silničních motocyklů a osadila svoji motorku senzory.

„Vybrali jsme sedm senzorů, které jsme propojili s řídicí jednotkou. Přes mobilní data posíláme údaje do cloudu a díky tomu můžeme sledovat data online a pracovat s nimi přímo na okruhu hned v ten okamžik,“ popisuje.

Když nejsou kola dost žhavá…

Motorka Siemens MindSphere

Jde například o údaje o nahřátí pneumatiky, které jsou důležité pro náklon stroje nebo rychlost brždění. Teplotu snímá infračervený senzor umístěný na vnitřní straně blatníku Petřiny motorky.

V průběhu závodu může servisní tým díky získaným údajům komunikovat s jezdkyní pomocí head setu umístěném v přilbě a informovat ji o tom, že nahřátí pneumatik třeba není optimální, aby na to mohla reagovat změnou stylu jízdy.

Senzory na motocyklu Petry Fuchsíkové měří kromě jiného i náklon motocyklu nebo v jakém rozsahu pracuje jeho přední vidlice. Především je ale možné pomocí posbíraných dat sledovat například průběh opotřebení jednotlivých dílů a předcházet jejich selhání.

Jak funguje systém Siemens MindSphere

Najde jehlu v kupce sena

Právě takzvaná prediktivní údržba je častým využitím platformy MindSphere v průmyslu, pro který je primárně určena. Dokáže totiž sledovat více strojů, respektive třeba celou továrnu najednou.

„Pracovník ve výrobě, operátor nebo manažer, nevidí souvislosti mezi všemi linkami, ale díky tomuto systému může najít nějaký skrytý problém,“ vysvětluje Petra Fuchsíková.