SICK, el proveedor líder de soluciones basadas en sensores, presenta sHub®, el complemento inteligente para el motorfeedback EDS/EDM35. Este hub de sensores, con sensor de aceleración integrado, permite una supervisión completa del estado de los accionamientos eléctricos hasta cualquier servo eje individual de una máquina. De esta forma, sHub® abre el camino al EDS/EDM35 para entrar en el mundo de la tecnología de accionamientos digitalizada y sus sistemas de servo accionamiento cada vez más inteligentes.

Además de la posición y la velocidad del accionamiento, sHub® transmite al controlador la medida de las vibraciones del accionamiento y la temperatura del bobinado del servomotor a través de HIPERFACE DSL®. La información sobre el estado de las máquinas y servomotores contribuye a detectar a tiempo los fallos de funcionamiento y riesgos de avería, solucionarlos más rápidamente o evitarlos con fiabilidad. Con sHub®, los fallos en el accionamiento, como daños en el rodamiento de bolas o desequilibrios, se detectan en tiempo real, lo que permite solucionarlos rápidamente antes de que provoquen un fallo o parada de la máquina.

Esta característica resulta de especial importancia para los sistemas de alta dinámica u orientados a la seguridad, que están diseñados para máquinas con un 100% de disponibilidad. La fiabilidad del sHub® es de plena garantía gracias a la combinación con el EDS/EDM35 con seguridad certificada (PL d, SIL2).

El sHub® y su funcionalidad se integran con facilidad en el controlador del motor y sistemas de control del movimiento porque dispone de HIPERFACE DSL®. La sincronización de datos de detección de la posición y vibración que da el sHub® incrementa la precisión de la predicción de cuándo un componente puede fallar. Al mismo tiempo, el sHub® de SICK ofrece la inteligencia y conectividad necesarias para la implementación segura en el futuro de la industria 4.0. Esto permite a los fabricantes de máquinas desarrollar y ofrecer sus propios planes de servicio, por ejemplo de mantenimiento predictivo, basados en los datos de estado proporcionados por el sHub®.