Diese Schwachstellen Ihrer Maschinen sollten Sie kennen!
Maschinenfehler bleiben oft unentdeckt – bis es zu spät ist. Motoren, Getriebe und Lager sind besonders betroffen. Typische Schäden lassen sich früh in Betriebs- und Sensordaten erkennen – wenn die richtigen Parameter überwacht werden.
Unser Whitepaper verrät Ihnen, welche Parameter Sie überwachen müssen, um mögliche Maschinenstillstände frühzeitig zu erkennen.
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Das hat leider nicht geklappt. Bitte überprüfen Sie, ob alle Pflichtfelder ausgefüllt wurden.
Maschinenfehler erkennen, bevor es zu spät ist
Ungeplante Maschinenstillstände gehören zu den teuersten Risiken in der Produktion, sind aber in den meisten Fällen vermeidbar. Wer die richtigen Parameter überwacht, erkennt Probleme, bevor sie kritisch werden. In unserem kompakten Whitepaper erfahren Sie, welche Fehler bei typischen Maschinenarten auftreten und welche Messgrößen Sie im Blick behalten sollten.
Diese Einblicke bietet Ihnen das Whitepaper
Beispielhafte Maschinen:
Hydraulische Presse
Kreiselpumpe
Luftkompressor
Förderband
Extruder
Rührwerk
Zentrigue
Kältemaschine
Beispielhafte Fehler:
Externe Leckagen, Pumpenverschleiß
Undichte Gleitringdichtung
Überhitzung oder Druckabfall
Gurtverschleiß durch Abrieb
Schnecken- und Zylinderverschleiß
Überhitzung des Antriebs
Lagerverschleiß und Getriebeermüdung
Kältemittel-Leckage
Exemplarischer Auszug unseres Whitepapers
Kreiselpumpe und ihre Fehlerarten
Überwachter Parameter:
Schwingungssensor (Lagergehäuse / Welle)
Häufige Frühwarnsignale:
Erhöhte Schwingungsamplitude
Ungewöhnliche Frequenzspitzen im Spektrum
Zunahme von Schwingungen im höheren Frequenzbereich
Typische Fehler:
Unwucht der Laufräder
Wellenfluchtfehler
Lagerabnutzung
Lockerung der Bauteile
Überwachter Parameter:
Temperatursensor (Motor / Lagerstelle)
Häufige Frühwarnsignale:
Allmählicher Temperaturanstieg
Lokale Überhitzung am Lagergehäuse
Steigende Temperaturkorrelation mit Betriebszeit
Typische Fehler:
Schmierstoffmangel
Lagerreibung
Unzureichende Kühlung
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Kreiselpumpen und ihre Fehlerarten
Überwachter Parameter:
Schwingungssensor (Lagergehäuse / Welle)
Häufige Frühwarnsignale:
Erhöhte Schwingungsamplitude
Ungewöhnliche Frequenzspitzen im Spektrum
Zunahme von Schwingungen im höheren Frequenzbereich
Typische Fehler:
Unwucht der Laufräder
Wellenfluchtfehler
Lagerabnutzung
Lockerung der Bauteile
Überwachter Parameter:
Temperatursensor (Motor / Lagerstelle)
Häufige Frühwarnsignale:
Allmählicher Temperaturanstieg
Lokale Überhitzung am Lagergehäuse
Steigende Temperaturkorrelation mit Betriebszeit
Typische Fehler:
Schmierstoffmangel
Lagerreibung
Unzureichende Kühlung
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Extruder und ihre Fehlerarten
Überwachter Parameter:
Drehzahl der Schneckenwelle
Häufige Frühwarnsignale:
Unstabile oder schwankende Drehzahl
Regelkreis arbeitet stärker (häufige Nachregelung durch Frequenzumrichter/Servo) → steigender Widerstand im System
Typische Fehler:
Motor- oder Getriebeschäden
Schnecken- und Zylinderverschleiß
Materialstau oder beginnende Blockade
Überwachter Parameter:
Temperaturfühler in jeder Heizzone des Zylinders und im Werkzeug
Häufige Frühwarnsignale:
Anstieg von Schmelzedruck trotz korrekter Zylindertemperaturen
Langsame oder verzögerte Aufheizphase einzelner Zonen
Typische Fehler:
Heizelement-Ausfall oder ungleichmäßige Temperatur
Zu hoher Schmelzdruck
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aiomatic
Wir erkennen Schwachstellen, bevor Ausfälle entstehen
Wir von aiomatic helfen Industrieunternehmen dabei, ungeplante Maschinenstillstände zu vermeiden. Unsere KI-gestützte Software analysiert Sensordaten wie Temperatur, Schwingung oder Druck in Echtzeit und erkennt Abweichungen, bevor es zu Ausfällen kommt. So ermöglichen wir eine gezielte Wartung, reduzieren Kosten und steigern die Anlagenverfügbarkeit – einfach integrierbar, effizient und nachhaltig.
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