MDA zeigt Predictive Maintenance Anwendungen / Digitalisierung, Vernetzung und Kommunikation der Instandhaltung
(ots) - Das Thema Predictive Maintenance ist hochaktuell
und wird auf der kommenden MDA im Rahmen der HANNOVER MESSE eine
zentrale Rolle spielen. Die Anwender von Maschinen und Fahrzeugen
wollen nicht warten, bis eine Komponente ausfällt, sie möchten diese
aber auch nicht auf Verdacht auswechseln. Das müssen sie auch nicht,
denn führende Unternehmen der Antriebs- und Fluidtechnik haben
Systeme entwickelt, mit denen zum Beispiel Wälzlager, Getriebe,
Elektromotoren, Hydraulikpumpen sowie Druckluftflüssigkeiten
kontinuierlich überwacht werden.
"In der vernetzten Produktion und in der Industrie-4.0-Umgebung
ist die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) ein
wichtiger Baustein. Intelligente Komponenten können mittels
integrierter Sensorik Daten in Echtzeit aufnehmen und an ein
Auswertesystem übertragen. Predictive Maintenance ist eine
hervorragende Strategie, um das Zusammenspiel zwischen Maschinenbau
und IT effektiv zu nutzen", sagt Peter Synek, stellvertretender
Geschäftsführer, Fachverband Fluidtechnik im Verband Deutscher
Maschinen und Anlagenbau (VDMA).
Diese Möglichkeit ist zunächst einmal nichts Neues: "Condition
Monitoring" war schon ein zentrales Thema vergangener MDA Messen. Neu
sind jedoch die Erkenntnisse, die sich aus der Zustandsüberwachung
ziehen lassen. Intelligent ausgewertet, erlauben die in Echtzeit
gewonnenen Daten den Service oder Austausch von Komponenten zum exakt
richtigen Zeitpunkt - ohne vorgegebene Wartungsintervalle und bevor
sie ausfallen.
Wie das funktioniert, lässt sich an Wälzlagern gut demonstrieren.
Führungsgrößen sind hier Schwingung, Temperatur und Drehzahl. Sie
werden kontinuierlich erfasst und so ausgewertet, dass
Unregelmäßigkeiten detektiert und ihre Auswirkung auf die
Lagerlebensdauer errechnet werden. Gleichzeitig können "Heißläufer"
per Temperaturüberwachung ermittelt werden. Diesen Service bietet
Schaeffler für Wälzlager zum Beispiel von Windkraftanlagen und
Schienenfahrzeugen. Die Daten werden in der Schaeffler-eigenen Cloud
ausgewertet, das Ergebnis steht im Klartext zur Verfügung. Der
Anwender muss also nicht mehr - wie beim Condition Monitoring -
Kenntnisse über die Auswertung der Sensordaten vorweisen können. Die
Auswertung übernimmt das System, der Lagerzustand kann per Internet
weltweit abgerufen werden, ebenso die errechnete Restlaufzeit auf
Basis realer Lastkollektive.
Diese "Micro-Services" der datenbasierten vorausschauenden
Instandhaltung werden aktuell stark nachgefragt, nicht nur in der
elektromechanischen Antriebstechnik. Bei hydraulischen Antrieben
lassen sich zum Beispiel Partikelzähler in
Predictive-Maintenance-Systeme einbinden. Parker hat ein solches
System entwickelt und wird es während der MDA nicht nur auf dem
eigenen Stand, sondern auch auf dem VDMA-Forum in Halle 19
präsentieren, das in unmittelbarer Nähe zur zweiten Sonderschau
Predictive Maintenance organisiert wird. Stefan Nilgen von Parker
Hannifin: "Mit unserem Total System Health Management erfassen wir
die Daten des gesamten Systems inklusive der Peripherie, analysieren
sie und werten sie aus, um entsprechende Maßnahmen ergreifen zu
können. So haben wir die Gesamtproduktivität sowie die Total Cost of
Ownership komplexer Systeme wie Hydraulikanlagen oder
fluidtechnischer Antriebe im Blick und können vorbeugend
Instandhaltungsmaßnahmen jeder Art vornehmen. So werden
Korrekturmaßnahmen im Idealfall überflüssig beziehungsweise so
planbar, dass bislang unvorhergesehene Ausfälle vermieden werden. Für
den Anwender bedeutet das Kostenersparnis durch erhöhte Standzeiten
und höhere Produktivität."
Bei Bosch Rexroth heißt das Predictive Maintenance Tool OdiN und
wird ebenfalls auf der HANNOVER MESSE gezeigt. Die Abkürzung steht
für "Online Diagnostic Network" und bezieht neben der Sensorik und
Cloud-basierten Anwendungen auch die Methodik des "Machine Learning"
ein, um vorausschauend Wartungsmaßnahmen auszuführen - und das mit
hoher Genauigkeit. Tapio Torikka, verantwortlich für die Entwicklung
des Systems: "Ein Experte, der eine Anlage mit traditionellen Mitteln
ständig überwacht, erkennt einen Fehler mit einer Wahrscheinlichkeit
von 43 Prozent. Unser System hat eine Fehlererkennungsrate von 99
Prozent."
Die vorausschauende Wartung gewinnt durch "Big Data" und weitere
Themen im Umfeld von Industrie 4.0 weiter an Dynamik: Es wird immer
einfacher, instandhaltungsrelevante Daten zu sammeln und zu
verarbeiten. Unterstützt wird dieser Trend durch Kooperationen zum
Beispiel von Sensor- und Antriebsherstellern: Aventics und der
Sensorspezialist IFM arbeiten künftig zusammen, um Betriebsdaten
beispielsweise von Pneumatikzylindern vollständig und unabhängig von
der Maschinensteuerung online zu überwachen und zu analysieren - ganz
im Sinne der Predictive Maintenance. Schaeffler und IBM haben eine
strategische Partnerschaft geschlossen mit dem Ziel, Antriebe in
kritischen Anwendungen wie eben Windkraftanlagen und Zügen
kontinuierlich zu überwachen und die gewonnenen Erkenntnisse per
"Machine Learning" zu optimieren.
Derartige Systeme werden unter dem Oberbegriff "Predictive
Analytics" diskutiert. Besucher der MDA, die sich für diese
Entwicklung interessieren, sollten auch die parallel stattfindenden
Messen Industrial Automation und Digital Factory besuchen. Dort
werden führende Unternehmen der IT-Industrie ihre Vorstellungen von
Industrie 4.0 und dem "Industrial Internet of Things" präsentieren
und dabei auch die vorbeugende Instandhaltung einbeziehen.
Ansprechpartnerin für die Redaktion:
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Datum: 06.01.2017 - 08:20 Uhr
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