——树莓派通信模块通过灵活的数据集成实现预测性维护，提高IT安全性
使用树莓派通信模块分析机器数据
实现预测和计划维护是igus推出智能塑料解决方案的初衷和目标。例如，通过智能传感器测量拖链、回转盘和直线导向装置的磨损程度。通过KUNBUS树莓派通信模块，用户可以决定以何种形式集成传感器采集来的数据。从适用于限制性环境的离线模式，到将阈值连接到igus服务器以用于自动订购备件的在线模式，用户可以自由地集成和读取其数据。
图1 树莓派物联网工控机
igus智能塑料拖链系统包括通过系统监视器显示出实际使用寿命，并及时报告必要的维护。由igus提供的具有精确使用寿命数据的安全帽导轨模块已经可以离线用于维护计划。连接到系统监视器后，它会指示使用寿命，并在出现偏差时触发警报并建议进行维护。为了使该系统完全数字化，该模块可以在线模式运行，从而创造最佳的预测性维护方式。
通过树莓派通信模块，用户可以自行决定如何集成传感器中的数据。比如，SD卡离线集成，采用限时在线学习的半离线集成，以及通过与igus的IoT服务器连接实现的完全在线集成。
德国igus公司推出了isense系列传感器，用于检测igus拖链、电缆和轴承等部件的使用状况。这一系列传感器可以在运行过程中检测部件的磨损情况，并发出预警以提醒用户对设备进行维修或更换。与树莓派模块联网后，传感器检测到的数据将被传输到智能系统。这款树莓派模块可以和所有的igus传感器连接。例如，它可以连接用于测量磨损的传感器，或者用于测量拖链销孔连接磨损的传感器，又或者是在电缆监测中用于检测断裂和推拉力的传感器。当传感器的测量值被传输到树莓派模块后，这些数据就会被“解读”，同时分析并生成指令。目前，只需连接到igus云即可实现这一功能。
图2 树莓派通信模块应用在igus拖链简图
树莓派导轨模块连接igus配备的各类传感器，在智能塑料拖链系统运行过程中，不断采集拖链及轴承等部件信息，连接上层SCADA系统，为值班人员及决策者提供了使用寿命及维护信息，如果没有永久性的Internet连接，数据将保留在公司系统中，同时可以使用igus服务器进行手动控制的更新，以比较使用寿命，显示生产环境中所有即将发生的故障，这非常适合对日常顺利工作感兴趣的生产经理和值班主管使用，并可以有效地部署其维护技术人员 ，快速轻松地安装精益软件解决方案，所有消息均可以显示在其他工业PC上。
灵活的模式选择
工业4.0早已不再是一个纯粹的流行语—许多公司都在应用这些流程和计划，甚至有些已经开始实施；有些事情进展很快，有些则需要更多时间。进行数字化转型的方式与存在的公司一样多。他们都知道，数字化不仅仅是通过互联网进行物联网，收集大数据，在云中工作或建立智能工厂。当然我们也更关注于安全。借助树莓派模块，其中可通过导轨模块可靠地显示系统的使用寿命和维护建议。为此，我们响应了公司运营商的各种需求及其数字化战略，因为该概念包含三种不同的数据使用方式：在线，半离线和离线。这些不是不同的系统和模块，而仅仅是模块处理传感器数据的方式不同。
图3 使用树莓派模块的智能塑料拖链系统
1.离线模式
除了维护建议，还可以捕获，收集和评估传感器数据，例如磨损信息。借助新模块，提供了一种技术解决方案，可将传感器数据传送到控制系统面板，例如，将所有配备传感器的e-chains，iglidur滑动轴承或chainflex电缆的运行条件或维护说明可视化。这具有很好的效果，尤其是在大型生产设备中，在没有互联网连接的情况下显示大量传感器数据结果。
2.半离线模式
即使模块离线运行，当系统参数更改时，用户也可以不时地将其实际测量数据与igus服务器的数据进行比较。为此，可以将模块切换到半离线模式。通过与igus服务器的安全数据进行的短期在线连接同时可以传输加密数据。重新计算使用寿命后，更新的使用寿命数据将被加密，并由igus服务器返回给模块。传输完成后，模块将返回离线模式。
3.在线模式
客户可以选择从一开始就在生产中以在线模式使用该模块。然后，通过igus服务器对使用寿命进行连续比较。数据使用AES 25加密并永久同步。对于客户而言，这意味着可以以最佳的方式利用系统的使用寿命并将故障风险降到最低。 无论在生产工厂中如何使用该模块的操作模式，它都是最大化运行时间并符合所有IT安全标准的。同时，数据丰富的模块和在线操作的结合为预测性维护奠定了基础。从长远来看，这可以降低服务成本。值班主管和维修人员放心了，仓储变得更加高效。如果您想更进一步，则可以连接到igus自己的ERP系统，并以报价和日期建议的形式自动接收建议，以进行必要的维护。踏上数字化之路的公司通过工业树莓派模块获得新的可能，这对他们提供了帮助。
通过连接到igus服务器来进行预测性维护
将用户的树莓派工控机和igus的数据库联网后，可以实现使用寿命计算与igus云的持续匹配，从而实现最大的系统运行时间，并将故障风险降至最低。云中的数据来源于igus在其占地3,800平方米的测试实验室中所进行的100亿次拖链和电缆测试循环。通过机器学习和人工智能，igus可以提供关于解决方案的耐久性情况的精确信息，并向用户发出必要的维护预警。
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