Condition Monitoring? Seminare 2020
Unerwartete Ausfälle effizient verhindern durch Condition Monitoring
(PresseBox) - Ein unerwarteter Ausfall der Produktionsanlagen ist das letzte, was sich ein Instandhalter wünscht. Das gilt grundsätzlich, aber noch einmal mehr in dieser turbulenten Zeit. Doch die einzige Möglichkeit, Schädigungen an Antrieben zu beherrschen, ist, sie rechtzeitig zu erkennen. Condition Monitoring leistet das. Und daher bietet die GfM seit mehr als 20 Jahren praxisorientierte Seminare an, die bei Fachleuten ebenso beliebt sind wie bei Einsteigern in die Thematik.
Beginnende Schäden an Wellen, Wälzlagern und Zahnradgetrieben sowie Unwucht und Ausrichtmängel führen zu Schwingungen. Diese Schwingungen kann man analysieren. Anhand von Schwingungsform und Frequenz ist dann schnell der Verursacher gefunden. Die Amplitude lässt oft eine Abschätzung des Schadensausmaßes zu.
Hat man vor ca. 60 Jahren zunächst Kenngrößen gebildet und versucht, diese als Parameter für eine Schädigung zu qualifizieren, ermöglichte die Rechentechnik in den 1980er Jahren bereits die frequenzselektive Analyse von Signalen. Heute verwendet man die Ordnungsanalyse zur Kompensation von Drehzahleinflüssen und etabliert automatisch arbeitende Algorithmen in den Analysefunktionen. Ohne Automatisierung wäre schließlich der massenhafte Einsatz dieser Technologien nicht sinnvoll.
Wie das alles genau funktioniert, wird im zweitätigen Grundlagenseminar ?Condition Monitoring an Getrieben und Wälzlagern? in Berlin ausführlich erläutert. Die Teilnehmer benötigen keine Vorkenntnisse auf dem Gebiet der Schwingungsdiagnose. Die Termine sind 4.-5. Mai 2021 und 28.-29. September 2021.
Traditional wird am dritten Tag eine Softwareschulung angeboten. So können Interessierte innerhalb von drei Tagen den Erwerb fundierter Grundlagenkenntnisse mit dem Erlernen konkreter Fertigkeiten im Umgang mit Maschinendiagnosetechnik verbinden.
Am dritten Tag werden in diesem Jahr erstmals zwei verschiedene Seminare angeboten: die Softwareschulung ?Peakanalyzer? am 6. Mai 2021 und die Softwareschulung ?PeakStore5? am 30. September 2021.
Der Peakanalyzer ist das Online Condition Monitoring System der GfM. Im Mai werden unter anderem Fertigkeiten zur Installation der Hardware, zur Kommunikationsanbindung, zum Erstellen der Überwachungskonfiguration sowie zu Monitoring und Diagnose vermittelt.
Das mobile Maschinendiagnosesystem PeakStore5 wird mit vier, acht oder zwölf Schwingungskanälen sowie zwei Drehzahlkanälen angeboten. In der Software Peakanalyzer Manager stehen komplexe Analysewerkzeuge zur Verfügung, die beispielsweise die Ordnungsanalyse ermöglichen, auch wenn keine Drehzahlmessung möglich ist. Auch ist eine weitgehend automatisierte Beurteilung der Schwingungsdaten möglich. Das Konfigurieren, das Messen sowie das ausführliche Interpretieren der Messergebnisse wird in diesem eintägigen Seminar vermittelt und geübt.
Alle Seminare finden in Berlin statt und richten sich an praxisorientierte Ingenieure und Techniker aus den Bereichen Inbetriebnahme und Instandhaltung, die selbst Condition Monitoring durchführen oder aber maschinendiagnostische Dienstleistungen einschätzen und bewerten müssen.
Sollte ein Termin wegen der Covid-19-Pandemie nicht stattfinden können, werden die Teilnahmegebühr in voller Höhe erstattet. Sollten Teilnehmer wegen der Covid-19-Pandemie nicht anreisen und auch keinen Ersatzteilnehmer schicken können, sollten uns das für unsere Planung spätestens zwei Tage vorher mitgeteilt werden. Das Seminar kann dann zu einem späteren Zeitpunkt besucht werden.
Die GfM Gesellschaft für Maschinendiagnose mbH ist Spezialist für die Diagnose von wälzgelagerten Industriegetrieben. Neben der Schwingungsdiagnose an Antrieben, der Drehmomentanalyse sowie der Inspektion, der Endoskopie und der Rotorblattlagerdiagnose an Windenergieanlagen werden Messgeräte für die Offline-Maschinendiagnose sowie Online-Condition-Monitoring-Systeme entwickelt und vertrieben. Darüber hinaus bietet die GfM Seminare zur Thematik an.
Mittels Schwingungsdiagnose ist es möglich, kleinste Unregelmäßigkeiten an Getrieben und Wälzlagern frühzeitig zu erkennen. Diese Unregelmäßigkeiten können Schäden an Wälzlagern, Zahnrädern und Wellen, Unwucht und Ausrichtfehler sein. Der Betreiber von Maschinen mit mechanischen Antrieben gewinnt so Zustandsinformationen, die ihm die Planung der Instandhaltung erleichtern und ihn vor ungeplanten Stillständen bewahren.
Zur Erfassung von Daten werden Online- und Offline-Systeme angeboten. Die Betreuung der Systeme und Verarbeitung der Daten werden mit Hilfe der Software Peakanalyzer Manager realisiert, mit der auch Daten anderer Quellen vollautomatisiert verarbeitet werden können.
Die GfM wurde 1999 gegründet und ist seitdem unabhängig. Die Diagnoseberichte und Gut-achten haben neutralen Charakter.
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Die GfM Gesellschaft für Maschinendiagnose mbH ist Spezialist für die Diagnose von wälzgelagerten Industriegetrieben. Neben der Schwingungsdiagnose an Antrieben, der Drehmomentanalyse sowie der Inspektion, der Endoskopie und der Rotorblattlagerdiagnose an Windenergieanlagen werden Messgeräte für die Offline-Maschinendiagnose sowie Online-Condition-Monitoring-Systeme entwickelt und vertrieben. Darüber hinaus bietet die GfM Seminare zur Thematik an.Mittels Schwingungsdiagnose ist es möglich, kleinste Unregelmäßigkeiten an Getrieben und Wälzlagern frühzeitig zu erkennen. Diese Unregelmäßigkeiten können Schäden an Wälzlagern, Zahnrädern und Wellen, Unwucht und Ausrichtfehler sein. Der Betreiber von Maschinen mit mechanischen Antrieben gewinnt so Zustandsinformationen, die ihm die Planung der Instandhaltung erleichtern und ihn vor ungeplanten Stillständen bewahren.Zur Erfassung von Daten werden Online- und Offline-Systeme angeboten. Die Betreuung der Systeme und Verarbeitung der Daten werden mit Hilfe der Software Peakanalyzer Manager realisiert, mit der auch Daten anderer Quellen vollautomatisiert verarbeitet werden können.Die GfM wurde 1999 gegründet und ist seitdem unabhängig. Die Diagnoseberichte und Gut-achten haben neutralen Charakter.
Datum: 16.02.2021 - 12:44 Uhr
Sprache: Deutsch
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