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Instandhaltung

Zustandsüberwachung der Intralogistik

| Redakteur: Beate Christmann

Messen, speichern, auswerten: ein Prototypsensor des Fraunhofer-LBF für die Zustandsüberwachung von Kränen und Staplern.
Messen, speichern, auswerten: ein Prototypsensor des Fraunhofer-LBF für die Zustandsüberwachung von Kränen und Staplern. (Bild: Fraunhofer-LBF)

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Systeme für das Condition Monitoring von Industriemaschinen optimieren die Instandhaltung. Für Geräte wie Stapler oder Kräne existierte dieser Weg bisher noch nicht. Wissenschaftler wollen nun Sensornetzwerke und Algorithmen auch für die Erfassung des Zustands von Maschinen der Intralogistik entwickelt haben.

Industrie 4.0 macht selbstverständlich auch vor der Instandhaltung kein Halt: Sensoren, Kameras, Mikrophone – Informationen über Maschinenzustände lassen sich durch verschiedenste Technologien erheben. Die Messungen werden Teil riesiger Datenströme, die Aussagen darüber ermöglichen, wie es um die Materialermüdung und die zu erwartende Restlebensdauer der wesentlichen Gerätekomponenten steht oder ob sich bereits Schäden ankündigen. Die industrielle Revolution hilft dabei, die Instandhaltung von Industrieanlagen zu erleichtern und zu verbessern. Anwendern soll es möglich werden, die Verfügbarkeit von Maschinen zu erhöhen und gleichzeitig die Betriebskosten zu senken.

Gesucht: Wege zur Instandhaltung 4.0 in der Intralogistik

Systeme allerdings, die eine umfassende Zustandsüberwachung von Intralogistikgeräten und damit die optimale Wartung von beispielsweise Kränen oder Staplern erlauben, waren bisher noch nicht verfügbar. Diese Lücke wollen Wissenschaftler des Fraunhofer-Instituts für Betriebsfestigkeit und Systemzuverlässigkeit LBF sowie des Instituts für Fördertechnik und Logistiksysteme IFL des Karlsruher Instituts für Technologie KIT nun durch die Ergebnisse eines gemeinsamen Forschungsprojekts schließen können. Das übergeordnete Ziel des Vorhabens: Sensornetzwerke und Algorithmen zur Zustandsüberwachung von Geräten der Intralogistik zu entwickeln.

Dazu identifizierten die Wissenschaftler zunächst durch eine Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA) an einem Regalbediengerät hoch beanspruchte Positionen, kritische Konstruktionsmerkmale oder häufig ausfallende Komponenten und beschrieben die zugehörigen Fehlermodi. Betriebszustände sowie typische Fehlnutzungen, die zu starker Belastung führen, wurden zusammengestellt und mit den daraus resultierenden Schäden verknüpft. Anschließend unternahmen die Forscher Praxisversuche mit unterschiedlichen Schadensszenarien an den Komponenten eines Regalbediengerätes.

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