Praxis

Mehr als zwanzig Jahre
betriebliche Wahrheit.

Von der Aluminiumhütte bis zum Structural Health Monitoring: SenSe entstand dort, wo kontinuierliche, zuverlässige Daten unverzichtbar sind.

2004

Unter harten Bedingungen geboren

Über 264 RS485-Eingänge in drei Bereichen einer Aluminiumhütte in Delfzijl mussten alle fünf Sekunden erfasst werden — rund um die Uhr und bei starker elektromagnetischer Störung.

Eine saubere Linux-Plattform und ein eigenes Protokoll erreichten über 99% Datenzuverlässigkeit.

Früher Web-Historian

Industriedaten online

Kunden erhielten früh Onlinezugriff auf Echtzeit- und historische Ansichten.

IJkdijk & Smart Dairy Farming

Unabhängige Datenplattform

SenSe wurde für die niederländischen IJkdijk-Projekte als unabhängige Erfassungs- und Veröffentlichungsplattform ausgewählt. Auch im Smart-Dairy-Farming-Projekt der Wageningen University & Research kam SenSe zum Einsatz.

Heute

Milliarden Betriebsdatenpunkte

Maschinen, Prozesse und Bauwerke werden international weiterhin im Sekundentakt erfasst.

Von der Testumgebung in die Praxis

Messen, verstehen und in der realen Umgebung validieren.

SenSe-Messdiagramme neben der tatsächlich überwachten Situation — Aktuelle Messdaten direkt neben der überwachten Situation.

Ingenieure testen Sensoren in einer realen F&E-Umgebung — Sensoren und Datenverarbeitung in einem praxisnahen F&E-Aufbau testen.

EnerGQ

Nutzte SenSe anfangs für Energiemessgeräte und entwickelte später ein eigenes System.

StabiAlert

Nutzt SenSe für Structural Health Monitoring und internationale StabiView-Projekte.

OnlineQMS

Eigenständiger Ableger für komprimierte, ereignisbasierte Hochfrequenz-Datensätze.

OnlineQMS · StabiView

Wenn SenSe Dynamik erkennt, erfasst OnlineQMS das vollständige Ereignis.

StabiAlert-Sensoren erkennen selbstständig ein abweichendes Ereignis und übertragen den komprimierten Hochfrequenz-Datenblock über gepufferte Edge-Kommunikation an OnlineQMS. Rohdaten, konditionierte Signale, Spitzen und Frequenzinhalte stehen dort zur Analyse bereit.

OnlineQMS-Analyse automatisch erkannter Hochfrequenzdaten — Funktions- und Spitzenanalyse eines automatisch erkannten HF-Ereignisses.

OnlineQMS-Bericht mit rohen und konditionierten Beschleunigungsdaten — Mehrere hochfrequente Signale als zusammenhängender Ereignisblock.

OnlineQMS ist eine eigenständige, aus SenSe abgeleitete Plattform für Ereignisdaten. StabiView ist die Anwendung für StabiAlert.

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