Echtzeit-Zustandsbeschreibungen ohne zusätzliche Messfühler

Condition Monitoring: Antrieb als Sensor

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Lenzes smartes Condition Monitoring liefert Echtzeit-Zustandsbeschreibungen der Maschine ohne zusätzliche Sensorik. Bild: Lenze
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Smartes Condition Monitoring liefert ohne zusätzliche Sensorik umfangreiche Informationen zum Gesundheitszustand von Maschinen. Wie das geht zeigt der Antriebsspezialist Lenze.

Condition Monitoring und Predictive Maintenance werden immer wieder als synonyme Bezeichnungen verwendet, dabei sind es zwei unterschiedliche Konzepte. Predictive Maintenance ist die Vorhersage von Ereignissen. Oder besser: der Wahrscheinlichkeit von Ereignissen, beispielsweise wann die Wahrscheinlichkeit, dass ein Getriebedefekt in den nächsten 50 Betriebsstunden auftritt, auf über 90 Prozent steigt. Mit einer solchen Prognose kann man den Austausch des Getriebes rechtzeitig planen.

Condition Monitoring dagegen ist eine Vorstufe, die aus der Interpretation vorhandener Daten eine tiefergehende Beschreibung des aktuellen Zustands ermöglicht. Dazu bedarf es eines tiefen Verständnisses von Maschinen und Prozessen, um aus nackten Daten aussagekräftige Informationen zu generieren.

Zwei Ansätze zum Condition Monitoring

Damit Maschinenbauer den Mehrwert durch das Condition Monitoring nicht mit höheren Hardware-Kosten durch zusätzliche Sensoren erkaufen müssen, kann Lenzes Lösung, den Mehrwert an Informationen aus bereits vorhandenen Datenquellen erschließen. Lenze liefert dazu vorgetestete Algorithmen für verschiedene Anwendungen und unterstützt Maschinenbauer dabei, ihr Prozess-Know-how und Maschinenwissen in ein nutzensteigerndes Modell für Condition Monitoring umzusetzen.

Dafür gibt es zwei unterschiedliche Ansätze. Der eine ist modell-basiert, hier werden die gemessenen Ist-Werte mit denen verglichen, die sich aus der angenommenen mathematischen Beschreibung der Maschine ergeben. Werden bestimmte Toleranzen überschritten, wird dies als Störung interpretiert.

Der andere Condition-Monitoring-Ansatz ist daten-basiert. Ein Algorithmus lernt das Verhalten des Systems und die gegenseitige Beeinflussung der Parameter, beispielsweise Geschwindigkeit, Beschleunigung, Drehmoment, Position und Stromaufnahme. Die realen Werte werden mit dieser erlernten Beschreibung verglichen, um Abweichungen zu definieren.

Edge-Steuerung oder Cloud

Die beiden Condition-Monitoring-Ansätze unterscheiden sich aber nicht nur konzeptionell. Auch die Frage, wie die Auswertung der Daten erfolgt, ist verschieden. Die modell-basierte Auswertung erfolgt normalerweise in der Maschinensteuerung, denn es werden keine hohen Rechenleistungen benötigt. Für die daten-basierte Auswertung kommen dagegen Machine-Learning-Analysen in Betracht, in der Regel als Cloud-Anwendung.

Lenze gibt dem Maschinenbauer mit seinem Portfolio volle Wahlfreiheit. Dazu zählt eine Reihe unterschiedlich dimensionierter SPSen für das modell-basierte Condition Monitoring. Die daten-basierte Auswertung kann ebenso lokal erfolgen, wenn der leistungsstarke Cabinet Controller c750 zum Einsatz kommt. Alternativ steht mit dem Gateway x500 der Weg in die Cloud offen. Kombiniert mit der x4-Plattform erhalten Maschinenbauer eine schlüsselfertige Cloud-Lösung, die neben Condition Monitoring auch die Fernwartung der Maschine und ein bedienerfreundliches Asset Management umfasst.

Lenze SE

www.lenze.com

Hans-Lenze-Straße 1

31855 Aerzen

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