Sick CM M30 Näherungssensor PNP 10 ? 30 V dc / 200 mA, zylindrisch 3 ? 16 mm, IP68
von Sick
Herstellernummer: CM30-16BPP-EW1

Sensortechnik = Kapazitiv
Gewindegröße = M30 x 1
Ausgangstyp = PNP
Erfassungsbereich = 3 ? 16 mm
Anschlusstyp = 4-Draht, Kabel, 2 m
Versorgungsspannung = 10 ? 30 V dc
Länge = 81mm
Tiefe = 30mm
Gleichspannung max. = 30V
Montagetyp = Bündig
Schaltstrom = 200 mA
Gehäusematerial = Kunststoff
Kurzschluss- und Überlastschutz = Ja

ÜbersichtAuf einen BlickZylindrisches Gehäuse in den Modellen M12, M18 und M30 Erkennt Pulver, Granulate, Flüssigkeiten und Feststoffe Hohe elektromagnetische Verträglichkeit Elektrische Konfiguration: DC 2- und 4-adrig Versorgungsspannung: 10 V dc bis 36 V dc Optische Einstellanzeige Erfassungsbereiche von bis zu 25 mm Gehäuseeinstufung: IP 65, IP 68, IP 69KIhr VorteilSelbst funktioniert zuverlässig in rauen Industrieumgebungen, was die Wartungskosten und Ausfallzeiten der Maschine reduziert Schnelle und einfache Einstellung kann über das Potenziometer erfolgen Oder Teach-Taste, um wertvolle Zeit bei der Inbetriebnahme zu sparen Sehr flexibles Anwendungsspektrum dank kompaktem Gehäuse und Universelle Montagesysteme Hohe Stoß- und Vibrationsfestigkeit und minimale Staubempfindlichkeit Und Feuchtigkeit sorgen für eine zuverlässige Objekterkennung und reduzieren die Maschinenwartung Kosten Optische Einstellanzeige sorgt für zuverlässige Objekterkennung zur Minimierung des Potenzials MaschinenausfälleKapazitive Näherungssensoren können alle pulverförmigen, granulierten, flüssigen und festen Materialien erkennen - selbst durch Kunststoff- oder Glaswände. Die kapazitiven Näherungssensoren von SICK verfügen über eine extrem hohe elektromagnetische Verträglichkeit (EMV), die Fehlschalter und Sensorausfälle verhindert.AnwendungenMinimale Füllstandsüberwachung Erkennung von Verpackungen Erkennung der Anwesenheit von Einschubs in der Solarzellenproduktion Füllstandsmessung für Saat- und Düngertanks Füllstandsüberwachung bei Feldmähdreschern Erkennung von Solarwafern in der Solar- und Elektronikindustrie Erkennung von Aluminium, Pappe und Papier in der Verpackungsindustrie Erkennung von Holz in Holzverarbeitungsmaschinen Erkennung von Gummi- und Kunststoffgranulaten in der Kunststoffindustrie Erkennung verschiedener Flüssigkeiten in der Pharma- und ChemieindustrieHinweis