Development  |  Ferndaten

Data analysis has become more advanced

Die heutige Integration von Maschinen und Motoren mit Diensten und Betreibern hat die Datenanalyse für die Zuverlässigkeit von Motoren unverzichtbar gemacht. Innerhalb der Off-road-Branche gab es bedeutende technologische Innovationen im Bereich der Sensortechnologie und Datensysteme. Dies hat zu einem transformativen Wandel bei der Integration von Ferndaten geführt.

Fortschritte in der Halbleiter- und Nanotechnologie haben es ermöglicht, Datenanalysen zunehmend digital durchzuführen. Ursprünglich war der Markt auf manuelle Diagnosen und Überwachung vor Ort angewiesen, was viele Service-Stunden und Ausfallzeiten der Anwendung mit sich brachte. Wartungsroutinen basierten auf festen Zeitplänen, was bedeutete, dass der Motor nach einer vorgegebenen Anzahl von Betriebsstunden oder einem bestimmten Zeitraum gewartet werden musste. Dieser Ansatz führte oft zu ineffizienter Wartung oder übersehenen Problemen.Heute liefern Ferndaten Echtzeit-Einblicke in die Daten des Motors und erfassen diese Daten, um die Motorleistung über einen längeren Zeitraum zu analysieren.

Funktionsweise von Ferndatensystemen

Ein Motorsteuerungssystem (EMS) ist ein eingebettetes System mit gemischten Signalen, das über eine Vielzahl von Sensoren und Aktuatoren mit dem Motor interagiert. Eine Kombination aus Sensoren und elektronischen Steuergeräten (ECUs) überwacht kontinuierlich die Leistung des Motors, wie z. B. Temperatur, Öldruck, Kraftstoffverbrauch, Emissionen und Drehzahl. Diese Sensoren erzeugen einen konstanten Strom von Rohdaten, die von einem Bordtelemetriesystem gesammelt werden. Diese Einheit fungiert als zentrale Schnittstelle, sammelt die Daten und bereitet sie für die Übertragung in die Cloud vor.

NPS Driven - development
NPS Driven - development

Die Methode der Datenübertragung in die Cloud hängt von der Standort- und Anwendungsumgebung ab. Verschiedene Lösungen wie Satellitenkommunikation, Mobilfunknetze oder Wi-Fi-Verbindungen können eingesetzt werden. Um die Datensicherheit und -integrität während der Übertragung zu gewährleisten, verwenden Ferndatensysteme Verschlüsselungsprotokolle und Fehlererkennungsalgorithmen, um das Risiko von Datenverlusten oder Manipulationen zu minimieren.

Die Rohdaten werden in der Cloud mit Hilfe fortschrittlicher Algorithmen verarbeitet und analysiert. Diese Algorithmen bereinigen, strukturieren und interpretieren die Informationen, extrahieren wertvolle Erkenntnisse und erkennen potenzielle Probleme. Die verarbeiteten Daten werden den Endnutzern in einer App präsentiert, mit anpassbaren Dashboards, die Echtzeit-Metriken, historische Trends und vorausschauende Wartungswarnungen anzeigen. Dies bietet einen umfassenden Überblick über die Motorleistung.

Projekt: Implementierung von IODA in Zenoro-Marinegeneratoren

Angetrieben von der Notwendigkeit, Echtzeitdaten sichtbar zu machen und präzise Servicefunktionen zu ermöglichen, haben wir die Implementierung von IODA Scout in allen Zenoro-Marinegeneratoren gestartet. IODA Scout erfasst Live-Betriebsdaten, einschließlich Drehzahl, wichtiger technischer Parameter und Leistungskennzahlen, wodurch sowohl Echtzeitüberwachung als auch fortschrittliche Diagnostik möglich werden.

NPS Driven - development

Das System eröffnet Möglichkeiten für vorausschauende Wartung, sodass wir Probleme proaktiv angehen und die Generatorleistung optimieren können. Darüber hinaus liefert es wertvolle Erkenntnisse, die helfen, zukünftige Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.

Obwohl das Backend-System noch in der Entwicklung ist, sammeln wir bereits historische Daten, die genutzt werden, um das Motorverhalten in verschiedenen Anwendungen zu analysieren. Diese kontinuierliche Datensammlung verfeinert vorausschauende Modelle und verbessert unser Verständnis von Nutzungsmustern.

Die Einführung unserer internen Zenoro Coach-App verbessert die Überwachungsmöglichkeiten weiter. Sie ermöglicht es den Nutzern, verschiedene Datenpunkte zu verfolgen und bei Bedarf Anpassungen in Echtzeit vorzunehmen. Durch die Integration eines speziellen Dashboards wurde das Testen im Feld optimiert, was eine praktische Plattform für die kontinuierliche Bewertung und Optimierung des Ferndatensystems bietet.

Die Zukunft der Ferndaten

Mit Blick auf die Zukunft wird die Rolle von Ferndaten in Off-road-Anwendungen weiter wachsen, während sich die Technologie weiterentwickelt. Dank neuer Entwicklungen in den Bereichen maschinelles Lernen und KI wird die Fernüberwachung noch ausgefeilter und in der Lage sein, autonome Diagnosen durchzuführen. Durch die kontinuierliche Überwachung von Echtzeit-Betriebsdaten können Wartungsintervalle auf der Grundlage der tatsächlichen Motornutzung optimiert werden.

Diese Fortschritte werden tiefere Einblicke in die Entstehung von Fehlern bieten, sodass Probleme schnell identifiziert werden können. Durch die Kombination von historischen Daten mit Echtzeitüberwachung können potenzielle Probleme frühzeitig erkannt und behoben werden, bevor sie sich verschärfen. Darüber hinaus wird maschinelles Lernen die Möglichkeiten von Ferndaten weiter verbessern. Dies geschieht durch die Analyse großer Datensätze, um Muster zu erkennen und das Motorverhalten vorherzusagen. Diese Algorithmen werden automatische Anpassungen vornehmen, um Effizienz und Zuverlässigkeit ohne manuelle Eingriffe zu verbessern.

Insgesamt wird die Integration fortschrittlicher Ferndatenlösungen das Motorenmanagement grundlegend verändern.

NPS Driven - Marcel
Marcel Schoemaker – Application engineer

Eine Transformation in der Motorwartung

"Die Integration von Ferndaten in die Welt der Motoren markiert eine wahre Transformation, wie wir Leistung und Wartung überwachen. Wo wir früher auf manuelle Diagnosen und feste Wartungspläne angewiesen waren, können wir heute auf Echtzeitanalyse von Daten setzen, um Probleme schneller zu identifizieren und proaktive Wartungsmaßnahmen zu planen. Für mich ist es faszinierend zu sehen, wie die Integration von Ferndaten unseren Ansatz für das Motorenmanagement völlig verändert hat. Jeden Tag arbeite ich daran, unsere Datenausgabe zu optimieren und gleichzeitig maßgeschneiderte Systeme zu entwickeln, die den Bedürfnissen unserer Kunden entsprechen. Was mich am meisten begeistert, ist, dass diese Technologie nicht nur die Zuverlässigkeit von Motoren verbessert, sondern auch das Kundenerlebnis auf ein völlig neues Niveau hebt."

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