Instrument de mesure à capteur multiple SIEDS

températurede pressionhumidité relative

Le multicapteur industriel SIEDS Capteur de numérisation de l'environnement industriel intelligent Le capteur industriel SIEDS combine la technologie des capteurs, le traitement des données et la communication réseau dans un boîtier compact IP65. Son mode d'auto-apprentissage et sa gestion intelligente des alarmes le rendent idéal pour la surveillance des conditions et la maintenance prédictive, permettant l'évaluation de divers actifs dans les environnements industriels. Points forts du multicapteur SIEDS : 10 capteurs dans un seul appareil Serveur web intégré Gestion autonome des alarmes Mode d'apprentissage pour les alarmes Alimentation par Ethernet (PoE) Commutateur PoE intégré à 2 ports Interfaces de protocole ouvert SIEDS pour la surveillance de la température dans l'automatisation industrielle : Le capteur surveille la température, la pression, l'humidité, la qualité de l'air, l'accélération et l'acoustique pour une utilisation industrielle. Numérisation des environnements analogiques des machines : Capteurs, traitement des données et communication réseau dans un boîtier IP65 Intégration dans des réseaux (par exemple, PROFINET, Ethernet) Détection et évaluation des conditions industrielles Prise en charge de la surveillance des conditions et de la maintenance prédictive Certifications : CE, certification UKCA Caractéristiques du produit : Connexion au réseau : M12 codé en D Taux de transmission : 100 Mbit/s Alimentation électrique : Alimentation par Ethernet (PoE) Température de fonctionnement : -40°C à +70°C Classe de protection : IP65 Montage : Direct Protocoles : RestAPI, OPC UA, MQTT, HTTPS Technologie de capteurs intelligents pour la surveillance des machines : Dans le cadre de la numérisation industrielle, la surveillance, le PoE et l'intégration au réseau sont essentiels. Le capteur SIEDS offre une surveillance de l'état des machines dans un seul appareil, ce qui simplifie l'installation et permet l'analyse des données en temps réel. Il détecte les écarts, ce qui le rend essentiel pour les systèmes de maintenance prédictive.