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Echtzeitdaten

Sensordaten als Grundlage für Industrie 4.0

| Autor: Annedore Bose-Munde

Xeidana ist ein Softwaresystem zur Qualitäts überwachung.
Xeidana ist ein Softwaresystem zur Qualitäts überwachung. (Bild: IWU)

Passgenaue Sensorik in der Produktion ist eine Grund­voraussetzung für die Umsetzung von Industrie 4.0. Sie erfasst Prozessdaten und den Maschinenzustand und macht diese verfügbar.

Die Kosten der Sensorik und die Vielfalt der Einsatzmöglichkeiten machen den direkten wirtschaftlichen Nutzen für den einzelnen Anwender oft nicht sofort erkennbar.

Im Leitfaden Sensorik für Industrie 4.0 hat der VDMA Handwerkszeug für die Unternehmenspraxis zusammengestellt. Ziel des Leitfadens ist es, für Anwender und Hersteller von Sensorsystemen Stellhebel und Wege zu niedrigeren Sensorkosten aufzuzeigen. Entsprechend zusammengestellte Leitfragen und Werkzeugkästen helfen dabei. Erarbeitet wurde der Leitfaden vom VDMA-Forum Industrie 4.0 in Kooperation mit dem wbk Institut für Produktionstechnik des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) und einem projektbegleitenden VDMA-Industriearbeitskreis, welcher aus 13 führenden Sensorherstellern und -anwendern besteht.

Schmierbedarf in Kugelgewindetrieben

Einer der Hauptinitiatoren des Leitfadens ist Prof. Jürgen Fleischer vom wbk. „Sensoren sind die Anknüpfungspunkte zwischen der digitalen und der realen Welt und daher eines der wichtigsten Glieder bei der Umsetzung von Industrie 4.0. Ohne die richtigen Sensoren sind alle übergeordneten Systeme zur Dateninterpretation blind“, so Fleischer.

Welche Daten durch den Einsatz der Sensorik erfasst und nutzbringend weiterverarbeitet werden können, beschreibt er an Projektbeispielen aus dem KIT: „In Antriebskomponenten von Werkzeugmaschinen können Daten erfasst werden, um deren Zustand zu überwachen und den Betrieb zu optimieren. So können bei Kugelgewindetrieben (KGT) die Axialkraft und das Reibmoment an der KGT-Mutter erfasst werden. Durch den Abgleich mit einem Modell für das Reibverhalten kann dann der Schmierbedarf ermittelt werden, um die Komponente bedarfsgerecht zu schmieren. Durch diese adaptive Schmierung konnte in Versuchen am KIT die Lebensdauer von Kugelgewindetrieben signifikant verlängert werden.“

Durch die Erfassung von Körperschall können unterschiedliche Antriebskomponenten überwacht werden, so beispielsweise Kugelgewindetriebe. „Diese Signale ändern sich über die Lebensdauer der Komponente und ermöglichen somit Rückschlüsse auf den Verschleißzustand. Ziel ist eine prädiktive, zustandsorientierte Instandhaltung, auch als Predictive Maintenance bekannt.“

Zur EMO wird das wbk die Kombination eines Kamerasystems mit einem Machine-Learning-Algorithmus vorstellen, welche es ermöglicht, den Verschleißzustand eines Kugelgewindetriebes zu überwachen.

Software erleichtert Analyse unterschiedlicher Daten

Die Implementierung von Algorithmen für die Analyse von Sensordaten und die Ermittlung qualitätsrelevanter Merkmale, die für eine automatische Bewertung geeignet sind, erfordern jedoch oftmals einen immensen zeitlichen Aufwand. Mit der Software Xeidana, die am Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik IWU in Chemnitz entwickelt wurde, wird dem Anwender ein Lösungspaket zur Verfügung gestellt, das Aufgaben von der Datenakquisition bis hin zur automatisierten Qualitätskontrolle abdecken kann.

Die Wissenschaftler erfassen unter anderem qualitätsbestimmende Merkmale von Bauteilen. Dabei ist die Software in der Lage, auf der Basis von optischen Sensoren, etwa Mehrkamerasystemen, Oberflächendefekte zuverlässig und in Echtzeit zu detektieren. In einem weiteren Schritt ist geplant, diese Daten an das Produktionssystem rückzukoppeln, um so rechtzeitig gegenzusteuern, falls beispielsweise Prozessparameter aus dem Ruder laufen.

Weitere Beispiele für die Echtzeiterfassung von Sensordaten am IWU sind Kräfte, die in den Werkzeugen von Umformmaschinen erfasst werden, zum Beispiel Press-, Stempel- und Schneidkräfte.

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