Ein auf Befestigungstechnik spezialisiertes, international tätiges Unternehmen produziert unter anderem Bolzenanker in verschiedensten Ausführungen. Um hierbei die Umschließungsqualität der zugehörigen metallischen Hülse aus vorhandenen Maschinendaten in Echtzeit zu bestimmen, wurde ein entsprechendes Entwicklungsprojekt als Bachelorarbeit an der Ostschweizer Fachhochschule (OST), Campus Buchs, durchgeführt. Als geeignete Lösung hat sich dabei das maschinelle Lernen (ML) mit TwinCat Machine Learning von Beckhoff erwiesen. Aufgabe der Bachelorarbeit war, eine automatisierte Qualitätsprüfung mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens zu entwickeln. Für die Qualitätskontrolle sollten lediglich die bereits vorhandenen Maschinendaten verwendet werden.
Digitales Retrofit für analoge Sensorsignale
Mit dem multifunktionalen IO-Link-Konverter IOL-Konv-UIS-01 präsentiert EGE eine kompakte Lösung zur störfreien digitalen Signalübertragung von herkömmlichen Sensoren per IO-Link.