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Predictive Maintenance

Dauerhafter Fitnesscheck für den Maschinenpark

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Charakteristische Eigenheiten kündigen Schäden frühzeitig an

Lange bevor ein technisches Gerät kaputtgeht, macht es andere Geräusche, vibriert oder läuft heiß. Laut den Saarbrücker Wissenschaftlern gibt es ganz charakteristische Eigenheiten, wie etwas brummt oder rüttelt, und zwar im Normalzustand ebenso wie in den Stadien, in denen sich etwas verändert – und seien die Unterschiede auch nur hauchfein. Die Sensoren in den Anlagenkomponenten sollen in der Lage sein, diese Verwandlungen zu bemerken und sie selbstständig Schadensabläufen zuzuordnen.

„Wir haben erforscht, wie sich die Signalmuster – etwa die Frequenz von Schwingungen – bei typischen Fehlerzuständen verändern“, erklärt Schütze. Hierzu haben sie die Muster Abertausender Messdaten untersucht und aus der Masse diejenigen identifiziert, die mit bestimmten Schäden oder Verschleiß einhergehen. „Mit diesem Wissen füttern wir die Sensoren: Wir machen sie intelligent, sodass sie diese Abweichungen selbst erkennen“, erläutert Nikolai Helwig, wissenschaftlicher Mitarbeiter in Schützes Team. Die Forscher sind überzeugt, dass sie auf diese Weise keine externe Auswerteeinheit mehr benötigen – das System wertet sich selbst aus. Weichen die Muster ab, soll es sofort informieren, wann ein Schaden droht und was dagegen zu tun ist. So sollen Ingenieure Wartungen besser planen können und vor bösen Überraschungen und Produktionsausfällen sicher sein.

Entwicklung in der Testphase

Derzeit geht die Entwicklung in die Testphase, unter anderem bei den Industriepartnern Bosch Rexroth und Festo. Am Ziel angelangt sieht sich das Team noch nicht: Es will einen Baukasten mit Sensoren und Modulen entwickeln, aus denen Maschineninhaber individuell für ihre Anlagen einen Fitnesscheck zusammenstellen können. „Die Sensoren werden dann maßgeschneidert in eine Anlage integriert, auch nachträglich noch“, schildert Helwig. Diese sollen dann zunächst Werte aufzeichnen, die den Normalzustand wiedergeben – so lange, bis das System bereit ist, um im laufenden Betrieb ständig die Daten mit typischen Sensormustern von beginnenden Fehlfunktionen abzugleichen.

„Unser Verfahren macht auch andere Lösungen für Industrie 4.0 denkbar. Etwa bei der Qualitätskontrolle: Es erkennt, ob Maschinen während eines Fertigungsprozesses in einwandfreiem Zustand gearbeitet haben“, ergänzt Schütze.

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