Von der manuellen Zustandsüberwachung bis hin zur vorausschauenden Wartung

Eine Produktionsanlage besteht aus hunderten oder tausenden Komponenten, die für eine reibungslose Fertigung verantwortlich sind, etwa Roboter, Motoren oder Werkzeugmaschinen. Der Ausfall einer einzelnen Komponente stört den gesamten Betrieb und reduziert die Effizienz der Anlage. Um schnell reagieren zu können ist es daher wünschenswert, den Zustand einzelner Komponenten kontinuierlich zu beobachten.

Mit Condition Monitoring (CM) wird die Grundlage für weitere Anwendungen wie Digital Twins, Smart Factory oder Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) gelegt.

Manche (Komponenten-)Hersteller haben schon vor Jahren CM-Lösungen präsentiert, oft sogar unter Einbeziehung bestehender Steuerungen (SPS/PLC). Fast immer sind damit aber erhebliche initiale Kosten verbunden, sodass sich ein Einsatz erst ab einer großen Anzahl von Komponenten lohnt. Andere Hersteller setzen weiterhin auf den klassischen Weg der Intervallwartung.

Häufig gibt es jedoch auch einfache Lösungen mit gutem Kosten-Nutzen-Verhältnis. Gewiss: Ein guter Überblick über die Technologien und mögliche erzielbare Resultate ist die Voraussetzung für den Erfolg. Dabei muss es nicht immer Machine Learning, die große IoT-Lösung mit komplexer Plattform und Vendor-Lock-in oder Datenspeicherung im Ausland sein. Augenmaß ist hier die Devise.

Um Condition Monitoring erfolgreich einzusetzen, empfehlen wir die folgenden Punkte vorab zu beleuchten.

Maschinenwerte messen mit Condition Monitoring

Gibt es ein Problem das dadurch gelöst werden könnte, mehr Informationen über die beteiligten Komponenten verfügbar zu machen? Ein Problem von dessen Lösung ein Kunde so sehr profitiert, dass Sie Ihre Gewinnmarge erhöhen könnten? Dann ist das ein Fall für Condition Monitoring. Greifen Sie sich für die erste Umsetzung den einfachsten und lukrativsten Anwendungsfall heraus. Dabei muss die Lösung nicht besonders „disruptiv” oder „originell” sein. Eine einfache Qualitätsverbesserung oder Erhöhung der OEE (Overall Equipment Efficiency) reicht oftmals aus. So kann Condition Monitoring durch Senkung der Ausfallraten gute, auch finanzielle, Ergebnisse liefern.

Typischerweise bietet Condition Monitoring:

  • Ein nuancierteres Verständnis über den wahren Zustand von Industriemaschinen, z. B. die mechanischen Faktoren und Umweltbedingungen, die zu Maschinenausfällen führen
  • Optimierung der Maschinenleistung (OEE bzw. Geschwindigkeit, Präzision, …)
  • Fernerkennung von Problemen
  • Früherkennung von Änderungen der Eigenschaften und Parameter des physikalischen Zustands eines Gegenstandes oder einer Maschine, die auf die Entwicklung eines Fehlers hindeuten können. Parameter sind u.a.: Temperatur, Druck, Wirkungsgrad, Prozessinformation, Vibration, Ölanalyse, elektrische Prüfung, Schallemission, NDT (Nondestructive Testing)
  • Früherkennung eines potenziellen Maschinenfehlers und Diagnose des Problems, wodurch Maßnahmen ergriffen werden können, bevor es zu Leistungseinbußen oder Ausfallzeiten kommt
  • Vermeidung von unnötiger, oft kostspieliger Wartung
  • Die Mitarbeiter werden in der Lage sein, bessere Entscheidungen zu treffen, da ihre Empfindungen und ihr großer Erfahrungsschatz durch die Daten von Sensoren unterstützt werden
  • Alerting
  • Simulationen von Maschinen (Prototype Testing, Modellbildung)

Der Einsatz von Condition Monitoring führt zu (ROI):

  • Erhöhter Produktivität (zum Beispiel durch die Planung von Wartung und Reparaturen zur Optimierung der Arbeitsfenster)
  • Entwicklung einer robusten, zustandsorientierten Instandhaltungsstrategie für Maschinen und Ausrüstung. Vorbeugende und korrigierende Maßnahmen können für den optimalen Zeitpunkt geplant werden
  • Verbesserte Prozesse und Qualität der Produkte
  • Sicherung des Innovationsvorsprungs durch zusätzlichen Erkenntnisgewinn für die Prototypenentwicklung

Neue Möglichkeiten für Maschinenhersteller:

  • Neue Preismodelle, z. B. Pay-per-Use anstatt eine Vorabgebühr für eine Maschine zu verlangen
  • Verbesserung der Verwaltung des Produktlebenszyklus

Architektur und Technologien

Verschaffen Sie sich einen Überblick über die Komponenten, Daten und die Möglichkeiten, diese zu verarbeiten. Eine Änderung Ihrer gesamten Infrastruktur ist nicht notwendig. Es gibt einfache Möglichkeiten, Daten zu sammeln und sie in alltägliche Entscheidungen einfließen zu lassen. Als Techniker schauen Sie sich beispielsweise als Einstieg in IoT-Frameworks die Eclipse-Projekte Milo, Ditto und hawkBit an. Um die Daten zentral zu verarbeiten und zu visualisieren, bieten sich IoT-Plattformen wie Thingsboard.io an. In Ihrem Umfeld finden Sie die benötigten Daten vermutlich bereits, in manchen Fällen aber muss Sensorik verbaut werden. Auf eine meist zentrale Verarbeitung der Daten können Sie in der Regel nicht verzichten. Unser Rat: Lassen sich von vermeintlich nötiger überbordender Architektur nicht abschrecken. Einfachheit ist auch hier Trumpf.

Normalerweise müssen Sie die folgenden Infrastrukturelemente berücksichtigen:

  • Netzwerk (verkabelt und drahtlos): Dient um Kontextinformationen von allen Maschinen oder Geräten zu erhalten und sicherzustellen, dass sie alle auf abnormales Verhalten überwacht werden
  • IoT-Plattform: Nachdem die Daten aus vielen verschiedenen Quellen und Protokollen abgerufen wurden, müssen sie zusammengeführt, visualisiert und interpretiert werden
  • Speicherung der Daten: Daten können in der Cloud oder vor Ort (On-Premise) gespeichert werden

 

Vereinfachte Architektur für Condition Monitoring.
Quelle: eigene Darstellung

Cybersicherheit und Datenschutz

Cybersicherheit ist besonders im Bereich der operativen Technologie von entscheidender Bedeutung: zum einen geben die Daten Informationen über die Kernprozesse preis und zum anderen kann bei ungenügender Absicherung ein Angreifer Kontrolle über die Geräte erlangen. Wer soll also Zugriff auf die Daten bekommen? Wo werden die Daten gespeichert? Wo findet die Auswertung statt, lokal (On-Premise) oder in der Cloud? Wie wird verhindert, dass falsche Daten in das System geschleust werden, um die Analyse oder die Diagnose zu verfälschen? Welche Verbindungen verwenden die alten Maschinen zur Datenübertragung? Es bietet sich an, sicherheitsrelevante Aspekte wie Zugriffsrechte, Einschränkung von Netzwerken und Verschlüsselung bei Datenübertragung von den ersten Prototypen an mit einzubeziehen.

 

Condition Monitoring einer Anlage.
Quelle: eigene Darstellung

Umsetzung

Der Business Case ist klar, Architektur und Technologien sind ausgewählt, die Sicherheitsanforderungen festgelegt. Nun geht es an die Umsetzung. Nachdem Sie sich vergewissert haben, dass die Maschinen mit den richtigen Protokollen auf die gewünschte Weise kommunizieren können, werden Sie feststellen, dass Sie erste Annahmen teilweise revidieren müssen. Das hängt damit zusammen, dass manchmal erst die Realität zeigt, welche Daten aussagekräftig sind. Daher ist es wichtig, so schnell wie möglich am realen Objekt zu arbeiten. Fangen Sie also mit der Datenbeschaffung an und konzentrieren Sie sich auf die Verfeinerung der App (etwa die Visualisierung) erst gegen Ende des Projekts. Der Schwerpunkt liegt auf dem Unternehmenswert und nicht nur auf dem technologischen „Wow-Faktor”. Es ist wichtig, ein einzelnes Geschäftsziel im Auge zu behalten.

Auch die Datenerhebung ist wichtig. Im Falle eines unerwarteten Ausfalls ist es möglich anhand der von der Maschine gesammelten Daten zu bestimmen, welche Parameter sich vor dem Problem verändert haben oder was das Problem verursacht hat. Das ist insbesondere dann wichtig, wenn die Person, die die Fehleranalyse durchführt, nicht das nötige Spezialwissen hat um die Ursache selbst zu finden.

Ein Beispiel: Condition Monitoring für Hebebühnen

 

Hebebühne mit Sensoren.
Quelle: eigene Darstellung

Sensoren erfassen Messwerte wie Temperatur, Druck, Vibration und Ölstand. Mikrocontroller fragen die Messwerte in regelmäßigen Abständen ab und übertragen diese an die Steuerung. Ein industrielles Gateway erfragt die Messwerte und leitet diese an das verarbeitende System weiter. Das kann eine IoT-Plattform sein oder eine Eigenentwicklung, die Verarbeitung lokal (On-Premise) oder in der Cloud.

Die Erwartung ist, dass die Kombination der Messwerte Rückschlüsse auf den Zustand einer Komponente ermöglicht. Beispielsweise deuten Veränderungen im Vibrationsverhalten bei gleichzeitiger Temperaturerhöhung möglicherweise auf eine nicht ausreichende Schmierung hin, auch wenn der Schmierstoff-Füllstand noch keine Auffälligkeiten vorweist. Wenn genügend Daten zur Verfügung gestellt werden, kristallisieren sich die Abhängigkeiten der einzelnen Faktoren heraus. Bedienungs-, und Materialfehler können erkannt werden. Bei ausreichenden Daten wird man Schwellwerte definieren, die eine notwendige Wartung ankündigen.

Maschinen durch Condition Monitoring effizient analysieren

Condition Monitoring ist für viele der erste Schritt in die vernetzte Welt des IoT und der Industrie 4.0. Dazu müssen Sie weder die großen Referenzarchitekturen verstehen, noch teure vorgefertigte Lösungen einsetzen. Starten Sie mit Herz und Verstand und Sie werden bald Ihre Prozesse und Maschinenlaufzeiten unter Kontrolle haben, ohne zu viel Zeit und Geld zu investieren. Dieser Anwendungsfall beschleunigt Ihre digitale Transformation. Er skaliert hervorragend und ist mit zukünftigen Plänen kompatibel – sogar vorbereitend. Nächste Schritte sind beispielsweise tiefergehende Datenanalysen, vorausschauende Wartung und Fernwartung mittels AR-Technologie.

Unsere Leistungen (Auswahl):

  • Analyse der Möglichkeiten in Ihrem Unternehmen, Ihrer Produktion, Ihrer Dienstleistung.
  • Konzeption einer Lösung unter Berücksichtigung Ihrer Digitalisierungsstrategie.
  • Gegenüberstellung und Auswahl der technischen Komponenten.
  • Umsetzung der Lösung und Einbettung in Ihre Systemlandschaft.

Lernen Sie mit uns, was die neue Welt an Möglichkeiten bietet. Lesen Sie hierzu auch über AR/VR und Machine Learning und werfen Sie außerdem einen Blick auf BPM. Wir begleiten und unterstützen Sie auf Ihrer Reise!

Ihr Ansprechpartner

Novatec_Jonas-Grundler

Jonas Grundler

Head of IoT & Digital Innovation
Inhaltsverzeichnis
Ihr Ansprechpartner Jonas Grundler Head of IoT & Digital Innovation
Novatec_Jonas-Grundler