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Predictive Maintenance: Wissen was passiert, bevor es passiert

Vorbeugende Wartung im Maschinenbau
Predictive Maintenance: Wissen was passiert, bevor es passiert

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Steht eine Maschine aufgrund eines Defekts oder einer Wartung still, kostet das richtig Geld. Daher lohnen sich Investitionen in Predictive Maintenance, also in die vorausschauende Wartung.

Grundlage für Predictive Maintenance ist die Auswertung unterschiedlicher Maschinendaten. Die permanente Zustandsüberwachung, das Condition Monitoring, erfasst diese Daten, analysiert und bewertet sie. Anhand dieser Auswertung können vorausschauende Wartungssysteme die Eintrittswahrscheinlichkeit für bestimmte Ereignisse präzise berechnen. „Mit Predictive Maintenance lässt sich eine anstehende Reparatur nicht nur maximal kosten-, sondern auch leistungseffizient durchführen – also genau rechtzeitig, bevor der Maschine ein Leistungsverlust droht“, erklärt Martin Staudecker, Experte für Softwareentwicklung im Bereich Regelungstechnik bei B&R.

Predictive Maintenance kann aber weit mehr, als nur das Verhalten einer einzelnen Komponente zu überwachen. Vielmehr liefert sie ein Gesamtbild über den Zustand der ganzen Maschine und gibt eine Prognose über Ausfallwahrscheinlichkeiten von Bauteilen ab. So werden Drehzahlen, Geräusche oder Temperaturen von Motoren erfasst und ungewöhnliche Vibrationen oder Unwuchten frühzeitig erkannt.

Intelligente Analysealgorithmen

Um eine verlässliche Aussage über den Zustand einer Maschine treffen zu können, müssen möglichst viele Maschinendaten gesammelt und mit intelligenten Analysealgorithmen ausgewertet werden. „Allerdings bedeutet dies, Systeme zu finden, die zum einen diese große Datenmenge speichern können und zum anderen mit deren Analyse fertig werden“, sagt Staudecker. Neben den Zustandsdaten der Maschine selbst spielen für Predictive Maintenance zudem Parameter aus dem Umfeld der Maschine wie Temperatur oder Luftfeuchtigkeit eine Rolle. Auch diese Daten müssen in den Analyseprozess eingebunden werden.

B&R nutzt für Predictive Maintenance zum einen I/O-Module für Condition Monitoring und zum anderen ausgefeilte Analysealgorithmen der Software Mapp Technology. Die Besonderheit der Condition-Monitoring-Module ist, dass die Schwingungsanalyse lokal in den Modulen durchgeführt wird. Die Daten der Condition-Monitoring-Module lassen sich leicht aufbereiten.

Die Analysealgorithmen aus Mapp Control werten dann die gesammelten Daten aus. „Für die Datenanalyse ist es wichtig, die Daten mit hoher Performance ergebnisorientiert zu verarbeiten. Genau das macht Mapp Control möglich“, sagt Staudecker. Der Großteil der Analysen kann bereits direkt auf der Steuerung durchgeführt werden. Dadurch wird die Datenmenge erheblich optimiert, da nur die ausgewerteten Ergebnisse übertragen werden müssen.

Fehlervorhersage durch Autotuning

Um Fehler frühzeitig zu erkennen, können auch Tuning-Prozeduren herangezogen werden. „Mit Mapp Control stehen modellbasierte Methoden zur Verfügung, die das Systemverhalten identifizieren und darauf aufbauend einen geeigneten Regler entwerfen“, sagt Staudecker. Gerade bei wiederholtem Tuning in regelmäßigen Abständen werden zum einen die Reglerparameter aktualisiert und zum anderen fallen Veränderungen im Systemverhalten einer Maschine auf. Damit lassen sich Rückschlüsse auf Vorgänge im Maschinenprozess ziehen und Verschleiß erkennen.

Mit Predictive Maintenance können Maschinenbauer auch zusätzliche Geschäftsmodelle erschließen. Der Maschinenbauer kann seinen Kunden einen maßgeschneiderten Wartungsservice anbieten. Die Maschinen im Feld werden so immer optimal in Schuss gehalten. „Die Daten lassen sich auch zur Optimierung der Maschine selbst heranziehen“, sagt Staudecker.

B&R Industrie-Elektronik GmbH

www.br-automation.com

Norsk-Data-Straße 3

61352 Bad Homburg



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