Dashboards
QASS Dashboards
Alles auf einen Blick mit unseren QASS Dashboards:
Unsere Dashboards bieten einen umfassenden Überblick über alle Messsysteme in Ihrem Netzwerk. Egal ob lokal oder über WLAN vernetzt, Sie können bequem aus dem Büro per Webbrowser auf Ihre Systeme zugreifen. Alle wichtigen Produktionsinformationen sind auf einen Blick verfügbar, sodass Wartung und Support schnell und effizient erfolgen können. Durch diese zentrale Steuerung und Überwachung sparen Sie Zeit und Ressourcen und erhalten gleichzeitig volle Kontrolle über Ihre Messprozesse.
- Überblick über alle Messsysteme
- Erreichen Sie Ihre Messsysteme aus dem Büro per Webbrowser
- Alle wichtigen Informationen zur Produktion auf einem Blick
- Ermöglicht besseren Support und schnellere Wartung des Systems
Individuelle Benutzeroberflächen
QASS Pen-GUI
Komplett auf Ihre Wünsche abgestimmte Benutzeroberfläche:
Mit unserer Pen-GUI gestalten wir Benutzeroberflächen, die vollständig auf die Anforderungen des Kunden abgestimmt sind. Verschiedene Visualisierungsmöglichkeiten, wie Schichtzähler, Ampelsysteme oder Tachometer, ermöglichen eine zielgerichtete Darstellung der wichtigsten Produktionsdaten. Der Fokus liegt dabei immer auf den entscheidenden Informationen – welche Daten werden benötigt, wie und wann sollen sie angezeigt werden? Mit multiplen Zugriffsebenen und interaktiven Elementen zur Steuerung der Messung bieten wir eine flexible und benutzerfreundliche Lösung, die speziell für Ihre Prozesse entwickelt wird.
- Verschiedene Möglichkeiten zur Datenvisualisierung wie Schichtzähler, Ampel, Tachometer etc.
- Fokus aufs Wesentliche – Welche Daten? Wie? Wo? Wann?
- Multiple Zugriffsebenen
Clustering
Musterclustering im Optimizer4D
QASS Clustering:
Die automatische Gruppierung und Clustering von erkannten Mustern ist ein zentraler Bestandteil unserer Software. Basierend auf Ähnlichkeiten in Frequenz, Amplitude und Dauer werden die Signale automatisch in Cluster wie „Risse“, „Störgeräusche“ und andere Gruppen unterteilt. Innerhalb derselben Cluster werden Signale miteinander verrechnet, wodurch ein Basismuster – das sogenannte „Golden Sample“ – entsteht. Dieses repräsentiert das typische Verhalten eines bestimmten Signaltyps und dient als Referenz für zukünftige Detektionen. So gewährleisten wir eine präzise und konsistente Mustererkennung, die kontinuierlich optimiert wird.
- Erkannte Muster werden auf Basis ihrer Ähnlichkeit automatisch geclustert und gruppiert
- Die verschiedenen Cluster werden in „Risse“, „Störgeräusche“ und andere Signal-Gruppen unterteilt
- Cluster des selben Signaltyps werden miteinander verrechnet und ergeben ein Basismuster (Golden sample)
Scripting
Programmierbare Auswertemodule mit Python
Maximale Adaptivität durch Python Scripting
Maximale Flexibilität in der Datenanalyse wird durch die Integration von Python-Scripting erreicht. Der Python-Operator ist ein eigenständiger Analyse-Baustein innerhalb des Operatoren-Netzwerks und erlaubt die Implementierung eigener Algorithmen. Anwender können so in Echtzeit direkt auf den Datenstrom zugreifen und Analysen durchführen, ohne auf vordefinierte Funktionen beschränkt zu sein. Dies eröffnet zahlreiche Möglichkeiten, wie die Nutzung von Data-Science-Bibliotheken, die Einbindung von Machine-Learning-Algorithmen und das Erstellen individueller Module. Unsere Lösung ist offen für den Endanwender und bietet eine ideale Plattform zur Entwicklung maßgeschneiderter Analysen – voll integriert in das Operator-Netzwerk und doch eigenständig nutzbar.
- Ermöglicht die Datenanalyse mit Python
- Ermöglicht die Nutzung von Datascience Modulen und Bibliotheken
- Einbindung von Maschine Learning Algorithmen
- Offen für den Endanwender
- Ermöglicht das schreiben eigener Module
Operator-Netzwerk
Grafische Messprogrammierung
Das QASS Operatoren-Modell
- Optisches Scripting der Auswertemodule
- Auswertemodule können beliebig miteinander verschaltet werden
- Scripting-Module ermöglichen speziell angepasste Analysealgorithmen in Python
- Grafische Messprogrammierung
Das Operator-Netzwerk erlaubt es, Analyseabläufe durch optisches Scripting modular und flexibel zu gestalten. Wie in der „Blueprint“-Programmierung können die einzelnen Auswertemodule grafisch miteinander verschaltet werden, sodass komplexe Analyseprozesse über Trigger oder Zeitsteuerungen automatisiert ablaufen. Jedes Modul – oder jeder „Operator“ – repräsentiert dabei einen spezifischen Analyseschritt, und kann mit anderen Modulen Daten austauschen. Zusätzlich steht ein Python-Operator zur Verfügung, der die Einbindung benutzerdefinierter Analysealgorithmen ermöglicht. Das Operator-Netzwerk macht es einfach, auch ohne tiefgehende Programmierkenntnisse maßgeschneiderte Auswertungen und Analysen zu erstellen, während gleichzeitig volle Flexibilität für Experten durch den Python-Operator gegeben ist.
Mustererkennung
Erkennung von Sound-Mustern in der Analyzer4D-Software
Erweiterte Mustererkennung – keine Energieschwellen
notwendig
Während herkömmliche Systeme lediglich auf Energieschwellen reagieren und so
Pseudoausschuss erzeugen können, geht unsere Mustererkennung einen Schritt
weiter. Die Form der Signale ist entscheidend, nicht nur der Energiegehalt.
Dank einer umfangreichen Bibliothek, die auf Basis realer Rissteile
kontinuierlich erweitert wird, vergleichen wir den aktuellen Datenstrom mit
bekannten Referenzmustern. Dies geschieht in Echtzeit, und unser System kann
millisekundengenau Ausschleusungen an die Maschine senden, sobald ein Riss
identifiziert wird.
Flexibilität und Anpassbarkeit
Unsere Mustererkennung ist anpassbar und flexibel. Je nach Prozessanforderung
kann der Anwender entscheiden, ob das gesamte Frequenzspektrum oder nur
spezifische Bereiche analysiert werden sollen. Zudem lässt sich die Bibliothek
mit neuen Mustern erweitern, sodass wir für verschiedenste Materialien und
Produktionsprozesse optimal ausgerüstet sind. Dies ermöglicht eine höchst
präzise Unterscheidung selbst in lauten industriellen Umgebungen, wo es auf die
fehlerfreie Erkennung von Rissgeräuschen ankommt.
Wettbewerbsvorteil: Vermeidung von Pseudoausschuss
Eines der herausragenden Merkmale unserer Mustererkennung ist die drastische
Reduktion von Pseudoausschuss. Durch die exakte Unterscheidung zwischen echten
Rissgeräuschen und Umgebungsstörungen vermeiden wir unnötige
Prozessunterbrechungen und sorgen für eine reibungslose Produktion. Dies bietet
einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil, insbesondere in stark automatisierten
Produktionsumgebungen, in denen Geschwindigkeit und Präzision Hand in Hand
gehen müssen.
Störgeräuschunterdrückung
Unterdrückung von Störgeräuschen und Filterung
Unsere Software enthält eine leistungsstarke Vorverarbeitung der Messdaten, die es ermöglicht, Störgeräusche effizient zu unterdrücken. Während das Rohsignal noch in einem zweidimensionalen Format (Zeit und Amplitude) vorliegt, wird durch die Anwendung der Spektralanalyse ein dreidimensionales FFT-Signal erzeugt. Dieses Signal kann dann durch spektrale Filter gezielt von Maschinenrauschen und anderen Störungen befreit werden. Die Filterung erfolgt auf Basis des Prozessabbilds und wird während der Installation speziell auf ihren Prozess angepasst. Die Kompression der Daten auf die wesentlichen Inhalte sorgt dafür, dass nur relevante Informationen für die Analyse und Auswertung berücksichtigt werden.
Vorverarbeitung der Messdaten
- Geräuschunterdrückung mittels spektraler Filterung
- Kompression der Daten auf die wesentlichen Inhalte
3D-Spektralanalyse
3D-Prozesslandschaft (Spektrogramm)
Unsere 3D-Spektralanalyse erweitert die klassische Messdatendarstellung von der üblichen 2D-Darstellung (Zeit und Amplitude) auf ein dreidimensionales Modell, das zusätzlich die Frequenzachse integriert. Dies ermöglicht eine deutlich verbesserte Signaldetektion, da wir Prozesse über Zeit, Frequenz und Amplitude hinweg analysieren können. Störgeräusche, wie niederfrequente Maschinenrauschen, verdecken oft höhere Frequenzbereiche, wo entscheidende Signale, wie Riss- oder Arbeitsgeräusche auftreten. Diese hochfrequenten Signale, die für herkömmliche Systeme oft unsichtbar bleiben, erfassen wir mit einer Abtastrate von 50 MHz in einem umfassenden Spektrum bis zu 25 MHz und bieten so eine präzisere Analyse und Fehlerdetektion.