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Ejemplos de aplicaciones

Cuadro de mandos i.Cee con todas las funciones de mantenimiento predictivo

Muestra cada movimiento de esta cadena portacables en tiempo real (se graba un clip de vídeo).

Mantenimiento predictivo: ¿qué es en realidad?
Se puede leer mucho sobre el mantenimiento predictivo o predictivo o incluso leer informes al respecto. Sin embargo, la pregunta suele quedar sin respuesta: "¿Y qué aspecto tiene ahora?"

Aquí es exactamente donde nos gustaría empezar con el cuadro de mandos de i.Cee que se muestra a continuación. Visualiza en línea y en tiempo real toda la información y los datos de movimiento de nuestro sistema de pruebas inteligente en el stand de pruebas al aire libre de igus® en Colonia.

Panel de i.Cee

Más información

Preguntas frecuentes sobre i.Cee

  • ¿Cómo se determina la vida útil inicial?
  • ¿Cuándo recibo una notificación push activa como usuario?

Esta y otras muchas preguntas sobre el cuadro de mandos de i.Cee se tratan en detalle en nuestras Preguntas frecuentes sobre mantenimiento predictivo.

Consultar las FAQ

Hardware i.Cee

¿Qué sensores, módulos u otro hardware necesito en mi sistema para alimentar un cuadro de mandos de este tipo con información suficiente?

Toda la información sobre el hardware i.Cee necesario para las aplicaciones iniciales de mantenimiento predictivo se puede encontrar aquí.

Ir al hardware

Monitorización de condiciones i.Sense

¿Desea empezar con la monitorización de estado pura como primer paso?

Entonces aquí encontrará toda la información necesaria, así como productos y numerosos vídeos explicativos.

Ir a la monitorización de condiciones
Caso de éxito de una estación de lavado de trenes

Funcionamiento predictivo sin sorpresas: cadena energética inteligente para el tren de lavado más moderno de Europa

Estudio de caso gratuito

Este estudio de caso analiza cómo CFL, la compañía nacional de ferrocarriles de Luxemburgo, utiliza varias cadenas portacables de igus® junto con la tecnología de sensores inteligentes de smart plastic para superar numerosos desafíos:

  • ¿Cómo se previenen exactamente los fallos?
  • ¿Qué componentes fueron los culpables del fallo?
  • ¿Cómo y con qué herramientas se abordó todo el proyecto?
  • ¿Y cómo va actualmente?
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Borisenko Martin

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