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Sinamics Connect 300 : quand les variateurs de vitesse Sinamics entrent dans l'ère de la digitalisation

Siemens vient de mettre sur le marché un nouveau contrôleur dénommé Sinamics Connect 300.Pour faire simple,le Sinamics Connect 300 permet d'intégrer la gamme de variateur de vitesse Sinamics au monde de l'IIoT.En effet,nous vous avions parlé dans nos précédents articles du MindConnect Nano qui est une passerelle permettant de transférer des données provenant de capteurs au Cloud,la nouvelle solution Sinamics Connect 300 permet de faire à peu près la même chose mais avec cette fois ci des variateurs de vitesse.

Sinamics connect 300

Avec le Sinamics Connect 300,les variateurs de vitesse basse tension de la gamme Sinamics peuvent être connectés au Cloud puis analysés avec des applications MindSphere comme "Analyze MyDrives".

En effet,le variateur de vitesse peut être directement connecté au bornier du Sinamics Connect 300.Après la connexion,les paramètres,les données de fonctionnement et les statuts sont transmis via le protocole d'interface série universelle et peuvent être récupérés à tout moment.La mise en route s'effectue facilement à l'aide d'un serveur Web intégré dans le Sinamics Connect 300.

L'application MindSphere "Analyze MyDrives" permet aux opérateurs de surveiller les composants "motion" de leur machine.Elle collecte et évalue toutes les données opérationnelles et peut être utilisée pour analyser et afficher tout paramètre, ou pour définir les valeurs de seuil.En surveillant en permanence la consommation d'énergie, le couple et la fréquence,l'application "Analyze MyDrives" permet de déterminer les besoins réels en terme de maintenance.En conséquence, les opérateurs de machines sont informés de tout état de fonctionnement critique dans la chaîne cinématique, et les constructeurs de machines peuvent offrir des services adaptés à leurs clients.

Avec le Sinamics Connect 300,une maintenance régulière de la machine, généralement effectuée à des intervalles prédéfinis, n'est plus nécessaire,cela permet d'améliorer l'utilisation de la capacité et de la productivité de la machine, tout en réduisant les intervalles de maintenance et les temps d'arrêt. L'analyse des données opérationnelles permet également la maintenance prédictive et, par conséquent, réduit le risque de coûts non planifiés, permettant ainsi de canaliser tout le potentiel d'optimisation vers des mesures d'économie d'énergie.

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