Maschinenüberwachung für Predictive Maintenance

Oberhaching, 10.04.2019.

Ein Aufschub der Wartung erhöht generell das Risiko von Maschinenausfall, Stillstandszeit oder der Fehlproduktion. Meist sind die Ursachen auf menschliches Versagen zurückzuführen, aber auch der Verschleiß, Unwuchten oder Resonanz können die Ursache sein. Spezielle Sensoren oder erfahrenes Fachpersonal können diese erkennen. Durch den Fachkräftemangel ist es aber für viele Unternehmen schwer eine Lösung für das Problem zu finden. Ziel ist es, Maschinenbediener sowie das Personal in der Produktion und Instandhaltung möglichst zu entlasten.

Die GEPA mbH (Gesellschaft für Prozessautomatisierung und Datenverarbeitung) bietet Lösungen für unterschiedliche Branchen von Automotive der Windkraft dem Bergbau bis in den klassischem Maschinenbau in der Zustandsüberwachung und Projekten der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance).

Dank Predictive Maintenance werden Prozesse stabilisiert und die Maschinenverfügbarkeit erhöht. Analoge Sensoren, wie sie bisher im Einsatz sind, können hier wenig helfen. Sie können höchstens bei der Überschreitung eines festgelegten Grenzwertes die Maschine abschalten, um den worst case zu vermeiden. Alle sonstigen Sensordaten bleiben ungenutzt.

Durch den Einsatz der smarten Sensor-Lösung der GEPA mbH soll die Maschinenverfügbarkeit erhöht werden können, da die Sensoren den Verschleiß oder zu erwartenden Lagerwechsel in Echtzeit vorhersagen können. Mit den Sensordaten lassen sich die Prozesse in der Produktion und in der Instandhaltung nun nachhaltig planen. Den Unternehmen kommt die Prozessstabilität und bessere Planbarkeit durch die Senkung der Kosten zugute.

Der Ablauf der Projekte im Predictive Maintenance ist im Wesentlichen immer sehr ähnlich:

  • Einrichten der smarten Sensoren auf die Messaufgabe z.B. Beschleunigung 2 – 16g Abtastfrequenz 100 Hz – 3,3 kHz,
  • Vor-Ort-Testmessung mit der Plug & Play Sensorlösung der GEPA mbH,
  • Erfassung des Maschinenzustands im Normalbetrieb,
  • Analyse der aufgenommenen Sensor-Rohdaten,
  • Präsentation der Ergebnisse.

 

In weiterführenden Projekten kann ein Machine-Learning-Algorithmus für die selbstständige Maschinenüberwachung entwickelt und das System an die jeweiligen Schnittstellen angebunden werden. Die Daten können redundant in die Cloud oder sonstige Speicher abgelegt werden. Die GEPA mbH unterstützt bei Bedarf remote in weiteren Schwingungsanalysen. Für die Anbindung an die IT-Infrastruktur der Unternehmen stehen 3rd-Party-Dienstleister zu Verfügung, sodass einer Skalierung nichts im Weg stehen soll.

Eine lokale Erstanalyse der Sensordaten ist in der Realisierung der Projekte für die vorausschauende Wartung immer notwendig. Hierbei können sowohl die Sensor-Platzierung wie die lokale Infrastruktur für die eventuelle Anbindung der Sensorik an die Steuerung oder das Netzwerk geklärt werden. Die Fusion von verschiedenen Sensoren in einem Smart Sensor Modul ist ein Vorteil der flexiblen Sensorlösung der GEPA mbH. Somit ist es nicht notwendig für die verschiedenen Sensoren Aufwand bezüglich der Platzierung, Daten-Anbindung und Analyse zu betreiben, was zusätzlich Kosten reduzieren soll. Quelle: GEPA mbH

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