Vui lòng chọn địa điểm giao hàng của quý khách

Việc chọn trang quốc gia/khu vực có thể ảnh hưởng đến các yếu tố như giá, các lựa chọn vận chuyển và sự sẵn có của sản phẩm.

myigus

Giỏ hàng

(0)

Liên hệ

igus® Vietnam Company Limited

Unit 4, 7th Floor, Standard Factory B, Tan Thuan Export Processing Zone, Tan Thuan Street

District 7, HCM City, Vietnam

+84 28 3636 4189

Gửi tin nhắn

Xem tất cả liên hệ

VN(VI)

Tránh sự cố trong kỹ thuật nông nghiệp với khớp nối bóng thông minh

Ngăn chặn sự cố và lập kế hoạch bảo trì. Đây không còn là vấn đề với khớp nối rơ moóc thông minh. Nó hoạt động như thế nào? Rất đơn giản, độ mòn của ổ trục được theo dõi thông qua một cảm biến tích hợp. Thông tin sẽ được cung cấp ngay khi cần thay thế. Điều này giảm thiểu nguy cơ thiệt hại và sự cố.

Khớp nối không cần bôi trơn

Với khớp nối rơ-moóc thông minh dành cho máy móc nông nghiệp, sự cố trong lĩnh vực nông nghiệp có thể được ngăn chặn và có thể lên kế hoạch bảo trì. Ý tưởng này đơn giản nhưng khéo léo: một bộ phận giám sát được gắn vào khớp nối và đo độ mòn của ổ trượt thông qua một cảm biến được dẫn hướng qua lỗ núm mỡ hiện có. Bằng cách này, có thể nhận biết kịp thời khi nào ổ trục cần được thay thế. Do đó có thể tránh được sự cố hoặc hư hỏng tốn kém. Ngoài ra, chi phí vật liệu được tiết kiệm do ổ trục chỉ được thay thế khi thực sự cần thiết chứ không phải theo lịch trình cứng nhắc. Và vì điều này tiết kiệm tài nguyên nên nó cũng có tác động tích cực đến môi trường.

Cải tiến công nghệ

Động cơ vận tốc cao không cần bôi trơn
Sử dụng trong môi trường bụi bẩn và điều kiện thời tiết khắc nghiệt
Điểm chịu lực không bị ăn mòn

Giảm thiểu chi phí

Không có thời gian ngừng hoạt động để bôi trơn hoặc loại bỏ ăn mòn

Bằng chứng

Sử dụng thành công miếng đệm mài mòn làm bằng nhựa hiệu suất cao iglidur tại công ty Rockinger

Sự bền vững

Không sử dụng chất bôi trơn

Đã thực hiện thành công các dự án về bảo trì dự đoán

i.Cee trong thực tế

Nhà máy xử lý nước thải và hoạt động nước thải |
Cần cẩu cảng và container |
Băng tải và vận chuyển hàng loạt

Tránh thời gian ngừng máy, kéo dài thời gian vận hành

i.Cee giúp cho Công ty CFL ước tính thời hạn vận hành của hệ thống, có tính đến các dữ liệu khi giám sát tình trạng như nhiệt độ, tốc độ di chuyển và quãng đường đã đi được và đưa ra các hướng dẫn về bảo trì và kiểm tra.

Société Nationale des Chemins de Fer Luxembourgeois (CFL - Công ty Đường sắt Quốc gia của Luxembourg)

Ứng dụng của khách hàng trên toàn thế giới

Các ví dụ về i.Sense EC.P trong phần tổng quan

Trong sản xuất ô tô quốc tế, ngành công nghiệp cần trục toàn cầu hoặc các nhà máy nước thải trong khu vực: Hệ thống giám sát tình trạng của i.Sense được sử dụng thành công ở bất cứ nơi nào tiết kiệm được chi phí bảo trì và ngăn chặn thời gian ngừng máy:

Đến tổng quan ứng dụng

Bạn sẽ xác định được cách thức truyền và truy cập dữ liệu

Truyền dữ liệu trong mạng cục bộ của công ty bạn (i.Cee: local) hoặc trên một đám mây an toàn (i.Cee: cloud)

i.Cee:địa phương

Dữ liệu của bạn không rời khỏi hệ thống mạng trong công ty của bạn bất cứ lúc nào, vì phần mềm i.Cee chỉ giao tiếp trong các mạng nội bộ mà bạn chọn. Các tùy chọn bao gồm từ xích dẫn cáp trong một máy duy nhất đến một hệ thống máy và giao diện đầu ra của riêng bạn.

i.Cee:đám mây

Trong giải pháp dựa trên internet này, dữ liệu có một điểm dừng trung gian tại i.Cee.net, đó là một bộ tập trung dữ liệu. Bạn có thể truy cập vào i.Cee.net tại bất kỳ đâu, trang mạng này cho phép bạn dừng lại hoặc điều chỉnh việc trao đổi dữ liệu với đám mây vào bất cứ lúc nào.

Thu thập dữ liệu máy thông minh ...

... cho các khái niệm bảo trì dự đoán

Mô-đun i.Cee có thể được tích hợp vào các khái niệm bảo trì dự đoán theo một số cách. Từ việc quản lý rủi ro, lên lịch bảo trì tùy theo việc sử dụng đến quản lý sự cố khi vận hành, mọi sự cố xảy ra sẽ được thông báo ngay lập tức qua kết nối điện thoại của bạn để bạn nắm được tình hình hoạt động của hệ thống. Tất cả thông tin được đối chiếu trong một bảng điều khiển hiện đại, trực tuyến hoặc ngoại tuyến trong mạng cục bộ, tùy thuộc vào yêu cầu của khách hàng.

Dự đoán trước thời điểm bảo trì