PrepMaster Analytics：刀具状态监测

刀具状态监测

PM Analytics提供可选模块，通过传感器数据监测不同的设备工具。这使得刀具状态监测（TCM）和预测性维护成为可能。

铣床监控

TCM模块用于铣床，通过振动和扭矩的检测来监控HS-F 1000铣床中铣刀片的状态。基于传感器数据，可以跟踪铣刀片的磨损程度，并以高灵敏度识别耗材的寿命终点。不同铣头和切削刀片的各自限值可以轻松配置和更改。仪表盘显示当前铣削过程的振动和扭矩值，以及当前和过去铣削周期的进程。概览仪表盘提供系统中所有铣头的状态概览。当超过设定的限值时，PM Analytics会向用户发出警报，或通过接口通知SCADA系统（PrepMaster Core或Entry），以自动更换铣头。

圆盘振动研磨机监控

TCM模块用于圆盘振动磨，通过安装在振动装置上的加速度传感器采集三维运动数据。这些数据一方面可以监控磨具和振动装置的状态。磨具的磨损通过统计过程控制方法自动识别并报告给操作员。同样，振动装置的磨损和故障也可以自动检测。通过加速度模式，可以在影响研磨行为或导致圆盘振动磨停机之前，识别水平弹簧的疲劳或固定螺钉的潜在断裂。通过传感器数据监控研磨工具，确保样品制备和分析的可重复性，是机器预防性维护的重要组成部分。

加速度数据还可以精确定性和定量地表征单个研磨过程。例如，可以识别、区分单个研磨阶段，并与先前研磨过程的预期平均值进行比较。由于意外的样品组成而导致的显著偏差可以在研磨过程中识别，并采取相应措施，例如重新取样。此外，该技术还可以在研磨过程中在线识别材料的团聚形成。团聚的形成与样品材料的化学组成密切相关，可能对光谱分析的准确性产生不利影响。总体而言，TCM模块是确保样品制备可重复性的有效工具。

气动缸监控

一个专用的TCM模块对机器中安装的气动缸进行监控。通过SPC监控气缸行程时间的变化，以便PM Analytics自动识别和报告可能指示气缸损坏的长期变化。这样可以在机器完全故障之前及时修理或更换气动缸。