Steckverbinder: Weidmüller zeigt Neuheiten auf der Electronica Virtual

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Auf seinem virtuellem Electronica-Messestand präsentiert Weidmüller in diesem Jahr, wie Steckverbinder für zukünftige Anforderungen neu gedacht werden können.

Quelle: Weidmüller

  • Anschlusstechnik für künftige Anforderungen neu gedacht
  • Weidmüller präsentiert sich dieses Jahr erstmalig auf einem virtuellen Electronica-Messestand
  • Angebot für Single Pair Ethernet, Steckverbinder und U-Sense

Unter dem Motto „Keine analoge Eectronica – kein Problem“ ergänzt Weidmüller die virtuelle Alternative der Messe München vom 9. bis 12. November 2020 mit seinem digitalen Angebot: Omnimate 4.0, Single Pair Ethernet und U-Sense stehen zur Diskussion. Kunden können sich über Neuheiten informieren, indem sie sich für die Messe registrieren oder einen individuellen Termin mit einem Vertriebsmitarbeiter für einen gemeinsamen virtuellen Messerundgang vereinbaren.

Steckverbinder mit neuer Anschlusstechnik

Eine dieser Neuheiten ist das „Omnimate 4.0“-Portfolio, welches dem Kunden unbegrenzte Kombinationsmöglichkeiten bei der Auswahl des richtigen Gerätesteckverbinders bietet. Dank der neuen Snap-In-Anschlusstechnologie lassen sich flexible, feindrähtige Leiter, ohne aufgecrimpte Aderendhülsen einfach in die offene Anschlussstelle einstecken und das ohne jegliches Öffnen der Klemmstelle (wire-ready).

Innovativ zeigt sich Weidmüller auch mit seiner neuen Steckverbinderfamilie, die passgerecht auf die zukünftigen Anforderungen der nächsten Generation der Kommunikationsarchitektur zugeschnitten ist. Die Rede ist vom Single Pair Ethernet, für das Weidmüller bereits ein Angebot erstellt hat, zu dem man sich auf der virtuellen Messe informieren kann.

Motorüberwachung in IIoT integrieren

Mit U-Sense stellt Weidmüller ein weiteres innovatives Thema vor. Hierdurch ist es möglich, Motorüberwachung in kürzester Zeit direkt ins IIoT zu integrieren. So macht Digitalisierung die Produktionsanlagen transparent, verborgene Potentiale werden ebenso wie Fehlfunktionen frühzeitig erkannt. Dadurch werden Stillstandszeiten reduziert und Wartungspersonal kann zielgerichteter eingesetzt werden.

Lesen Sie auch: Maschinelles Lernen: In unter einer Stunde zum Modell für den Use Case

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