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Condition Monitoring: Antrieb als Sensor Condition Monitoring Antrieb Lenze

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 sowie Predictive Maintenance werden immer wieder als synonyme Bezeichnungen verwendet, dabei sind es zwei unterschiedliche Konzepte. Predictive Maintenance ist die Vorhersage von Ereignissen, beispielsweise wann die Wahrscheinlichkeit, dass ein Getriebedefekt in den nächsten 50 Betriebsstunden auftritt, auf über 90 % 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.

Dafür gibt es zwei unterschiedliche Ansätze.

  • Beim modellbasierten Ansatz werden die gemessenen Ist-Werte mit denen verglichen, die sich aus der mathematischen Beschreibung der Maschine ergeben. Werden bestimmte Toleranzen überschritten, wird dies als Störung interpretiert.
  • Beim datenbasierten Condition-Monitoring-Ansatz erlernt ein Algorithmus 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 oder Cloud?

Die modellbasierte Auswertung erfolgt normalerweise direkt in der Maschinensteuerung, denn es werden keine hohen Rechenleistungen benötigt. Für die datenbasierte 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 modellbasierte Condition Monitoring. Die datenbasierte 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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