Predictive Maintenance als Schlüsselinnovation
Wie eine gewaltige Welle erstreckt sich das digitale Potenzial über das komplette Ökosystem. Durch die intelligent vernetzte Industrie halten viele Neuerungen Einzug in den Arbeitsalltag von Industrieunternehmen. Somit wird die Vernetzung und Kommunikation zwischen Maschine und Produkt genauso wie zwischen Maschine und Mensch zu einer ganz normalen Entwicklung. Die Instandhaltung der Zukunft – Smart Maintenance – soll gewährleisten, dass bei minimalem Ressourceneinsatz alle Assets so lange wie möglich reibungslos funktionieren. Predictive Maintenance ist in diesem Kontext einer der Schlüsselinnovationen.
Predictive Maintenance = vorausschauende Wartung
Predictive Maintenance lässt sich mit dem Begriff „vorausschauende Wartung“ ins Deutsche übersetzen. Damit grenzt sie sich auch deutlich von den konventionellen Wartungsansätzen wie der Preventive Maintenance (präventive Wartung) oder Reactive Maintenance (reaktiven Wartung) ab. Zum Beispiel: Wenn regelmäßige Wartungsintervalle avisiert werden, verringert man zwar das Ausfallrisiko, jedoch auf Kosten der produktiven Betriebszeit der Anlage! Und bei der reaktiven Wartung ist aufgrund von spontan auftretenden Defekten schwer zu planen. Längere Wartungszeiten sind hierbei die Folge!
Ganz anders bei Predictive Maintenance: Anomalien können auf Basis der im Condition Monitoring gewonnenen Erfahrungswerte prognostiziert werden. Logischerweise können somit bedarfsorientierte Planungen von Wartungsmaßnahmen eingeleitet werden. Die Verfügbarkeit von Assets wird maximiert plus man erhält frühzeitige Details für zielgerichtete Wartungsmaßnahmen.
Condition Monitoring – Nuanciertes Erkenntnisvermögen
Condition Monitoring, deutsch Zustandsüberwachung, kurz CM, ist die Grundlage für Predictive Maintenance. Mit CM wird kontinuierlich oder regelmäßig der Zustand eines Assets überwacht. Das Verfahren kann man gewissermaßen mit einem medizinischen Prozess, wie zum Beispiel ein Elektrokardiogramm (EKG) gleichsetzen. Womit u.a. auch die körperliche Fitness eines Menschen eingestuft wird. Während beim Menschen ein Krankheitsbild resultiert, können Abweichungen von Soll- und Ist-Werten bei Assets stellenweise auf technische beziehungsweise mechanische Defekte hinweisen. Wichtig bei CM-Systemen: sie arbeiten mit Sensoren. Diese nehmen typische Messgrößen wie z.B. Temperatur, Geschwindigkeit, Schwingungen, Vibrationen, Druck und andere Werte, die Einblick in den Zustand eines Assets geben, auf. Die Sensorik ist somit Teil der Zustandserfassung und erlaubt durch die Messung relevanter Daten eine anschließende, digitale Dokumentation der Messergebnisse.
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Künstliche Intelligenz (KI) und IIoT-Sensoren
Methodisch werden bei der vorausschauenden Wartung Asset-Zustandsdaten gesammelt: Dies schafft die Basis für alle folgenden Schritte. Denn einen Daten-Pool zu generieren, ohne die Daten auszuwerten, wäre nutzlos. Die Erfassung der Asset-Zustandsdaten in Echtzeit nennt man Condition Monitoring. Sie verwandelt das Datenmeer in einen validen Zustand und gibt Handlungsempfehlungen. Die Technologie dahinter: KI und IIoT-Sensoren. Um valide Vorhersagen für die vorausschauende Wartung treffen zu können, ist ein großer Datenpool über das entsprechende Asset notwendig. Das bedeutet, dass Daten (kontinuierlich respektive bestimmte Zeitstempel) erfasst, digitalisiert und übermittelt werden. Was geschieht mit diesen Daten? Wie kann man das Datenpotenzial optimal nutzen? Diese Daten müssen dann selbstverständlich gespeichert, analysiert und valutiert werden. Als Resultat kann am Ende eine Prognose für bestimmte Ereignisse berechnet werden.
IIoT-Sensoren – Sushi Sensor
Industrial Internet of Things-(IIoT)-Sensoren vereinen smarte Technologie mit benutzerfreundlichen, digitalen Services in einem kosteneffizienten Gerät. Dank der Plug & Play Installation hat man bereits in wenigen Minuten den ersten großen Schritt in die digitale Transformation getan. Die Anforderungen an IIoT-Sensoren sind unstrittig offensichtlich. Der Sushi Sensor erfüllt die Anforderungen im vollen Umfang:
- Umgebungsbeständig
Der Sushi Sensor erfüllt die grundlegenden Anforderungen in einer rauen Anlagenumgebung: staub- und wasserdicht (IP66/67) sowie explosionsgeschützt.
- Einfache Installation (Plug & Play)
Der Sushi Sensor verwendet den LoRaWAN-Kommunikationsstandard. LoRaWAN ist eines der Low Power Wide Area (LPWA)-Netzwerkprotokolle, die jetzt als drahtloses Kommunikationssystem für das IoT (für Sensorgeräte) zunehmend Beachtung finden.
- Batteriebetrieben
Der Sushi Sensor ist batteriebetrieben, der auf einen niedrigen Stromverbrauch ausgelegt ist. Die Batterie kann leicht ausgetauscht werden, und es sind keine Verkabelungsarbeiten erforderlich.
- Umfassendes Spektrum an Sushi Sensoren für eine Vielzahl von Messparametern:
Funk-Vibrations-Sensor XS770A
NEU: Temperatursensor XS550 und Drucksensor XS530
Für die Anwendung der neuen Sensoren werden separate Module miteinander kombiniert. Der Clou des Modulsystems: Das drahtlose Kommunikationsmodul XS110A wird einfach mit dem Messmodul (Temperatur oder Druck) für die unterschiedlichen Messzwecke kombiniert – eine leichte Montage und Demontage, ohne hinderliche Kabel.
Flankierend orientiert der Sushi Sensor sich an den Anforderungen an M+O-Sensoren („Monitoring + Optimization“) im Sinne der NOA (Namur Open Architecture-Konzept), die gerade bei der NAMUR formuliert werden. Im Rahmen dessen dienen M+O Sensoren der Beobachtung und Optimierung der Anlagenkomponenten, im Gegensatz zu Sensoren, die die Eigenschaften des Prozessmediums messen. Dabei decken die M+O-Sensoren sowohl klassische Messprinzipien als auch neuartige Ansätze ab.
Zusatzfunktionalitäten:
- Interoperabilität
Standardisierte Schnittstellen und einheitliche Datenstrukturen für einen einfachen Zugang zu aktuellen Daten und individuellen Historien.
- Etablierte und verfügbare Kommunikationstechnologie
Die Kommunikationstechnologie punktet durch eine geringe Energieaufnahme, große Reichweiten von mehreren Kilometern, sowie die Infrastrukturkosten im Blick. Somit liefert sie einen umfassenden Einblick in den Zustand einer verfahrenstechnischen Anlage.
Predictive Maintenance – Quintessenz
- Exakte Fehleridentifikation
Klare Einblicke in den Zustand der Assets und gut geplante Wartungen sowie Reparaturen verlängern die Lebensdauer der Assets.
- Perfektionierung der Wartungsintervalle
Schlecht geplante Wartungsarbeiten und die daraus resultierenden Ausfallzeiten sind kostspielig. Durch Condition Monitoring werden die Kosten für Komponenten und Personal reduziert.
- Minimierung der Stillstandzeiten
Die Produktivität wird gesteigert, da die Assets immer einsatzbereit sind.
- Sicherstellung der Compliance
Die Berichtsfunktionen und -verfahren, die dadurch zur Verfügung stehen, helfen alle wartungsbezogenen Normen, wie beispielsweise die Norm ISO55000, problemlos einzuhalten. Ergo die Sicherstellung von umweltverträglichen Betriebsabläufen.
- Plus an Sicherheit
Durch die rechtzeitige Überwachung und Behebung möglicher Probleme, arbeiten Mitarbeiter unter sichereren Bedingungen.
Keine Frage: Die Relevanz und Notwendigkeit der Predictive Maintenance wird für die Industrie künftig immer mehr steigen. Sie sind neugierig, aber unsicher, ob Predictive Maintenance etwas für Sie ist?
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