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Derzeit finden gravierende Veränderungen im Umfeld der Informations- und Kommunikationstechnik statt, die eine große Chance für die optimierte Prozessführung und Wertschöpfung mit darauf abgestimmten vernetzt kommunizierenden Sensoren bieten. Diese Art „smarte“ Sensoren stellen Dienste innerhalb eines Netzwerks bereit und nutzen Informationen daraus. Dieses ist die Voraussetzung für die Realisierung von Cyber Physical Systems (CPS) innerhalb zukünftiger Automatisierungskonzepte für die Prozessindustrie, wie sie auch durch das Zukunftsprojekt „Industrie 4.0“ adressiert werden.
Initiiert von NAMUR und VDI/GMA und unter Mitwirkung der Unternehmen ABB, BASF, BTS, Bilfinger Maintenance, Endress+Hauser, Evonik, Festo, Krohne, Lanxess, Siemens, des Fraunhofer ICT, der HS Reutlingen und der BAM (Projektleitung) entstand jetzt die grundlegend aktualisierte und überarbeitete Technologie-Roadmap „Prozess-Sensoren 4.0“, die am 06. November 2015 auf der NAMUR-Hauptsitzung in Bad Neuenahr wurde.
Online NMR spectroscopy as an essential tool in a multi-spectral reaction understanding approach
(2015)
Die gravierenden Veränderungen im Umfeld der Informations- und Kommunikationstechnik beeinflussen auch die Prozessautomation und sind zugleich eine Chance. Denn die Automatisierungskonzepte gemäß Industrie 4.0 sichern den Wettbewerbsvorteil einer Volkswirtschaft. Ein zentrales Element bilden dabei smarte Sensoren, die Dienste innerhalb eines Netzwerks bereitstellen und Information daraus nutzen. Die im November 2015 vorgestellte Technologieroadmap Prozess-Sensoren 4.0 [1] zeigt Anforderungen an smarte Prozess-Sensoren auf. Der Beitrag befasst sich mit den Fragen „Was kann der Prozess-Sensor zu Industrie 4.0 beitragen?“ und „Welchen Nutzen bringt Industrie 4.0 für den Prozess-Sensor?“
Resolving overlapping peaks of multiple components. Relative primary analytical method - Fundamental relationship of qNMR.
Heute wie morgen müssen Prozess-Sensoren zuerst die Aufgabe des Messens und der Generierung von Prozessinformationen erfüllen. Die Mess-Signale gehen in der Regel auf physikalische oder chemische Größen zurück, werden durch eine Kennlinie repräsentiert und lassen sich kalibrieren. Heute muss man dazu einen großen Aufwand betreiben, denn die physikalischen oder chemischen Informationen werden in vielen Fällen nicht direkt gemessen, sondern verbergen sich in Rohdaten, z. B. in einem optischen Spektrum. Diese Kalibrierungen können für komplexe Sensoren teilweise mehr Kostenaufwand bedeuten, als das Messgerät selbst.