Intelligente Zustandsüberwachung
Gesundheitscheck für Maschinen und Anlagen
Jeder Prozentpunkt mehr Verfügbarkeit von Produktionssystemen bedeutet letztlich höheren Gewinn. Um in diesem Kontext dem Verschleiß von Anlagen frühzeitig auf die Spur zu kommen, können Condition Monitoring-Systeme helfen. Dazu wurde am Institutsteil Entwurfsautomatisierung des Fraunhofer IIS eine selbstlernende Diagnoselösung entwickelt.
Das Einsparpotenzial bei der Wartung von Maschinen und Anlagen wird heute oft noch nicht ausgeschöpft. Aber in der maschinellen Fertigung und beim Betrieb von Anlagen wird hohe und höchste Auslastung gefordert. Dazu muss die Verfügbarkeit gesteigert und die Einhaltung von Toleranzen über einen möglichst langen Zeitraum gewährleistet werden. Es gilt also, Stillstandszeiten zu minimieren. Für die Wartung ist es deshalb zunehmend nicht mehr ausreichend, sich auf festgelegte Erfahrungsintervalle zu verlassen, da diese nicht die tatsächlichen Notwendigkeiten berücksichtigen. Gleichzeitig müssen Überholungs- und Reparaturarbeiten möglichst schnell durchgeführt werden. Das erfordert gute Vorausplanung der Arbeiten. Eine solche Planung ist umso genauer möglich, je besser der Zustand der Maschine oder Anlage in Bezug auf Fehler, Verschleißbild und eingehaltene Toleranzen bekannt ist. Dazu können Condition-Monitoring-Systeme (CMS) einen wesentlichen Beitrag leisten. Doch damit Unternehmen Probleme erkennen, bevor im schlimmsten Fall ungeplante Ausfallzeiten entstehen, sind oftmals individualisierte Lösungen nötig. Diese haben allerdings oft den Nachteil, dass der Anwender mit einer Vielzahl von Einstellmöglichkeiten umgehen muss. Und steigende Komplexität kann wiederum hohe Kosten für den Anwenderbetrieb bedeuten. Vor diesem Hintergrund hat der Institutsteil ‚Entwurfsautomatisierung‘ (EAS) des Fraunhofer IIS eine ‚intelligente‘ und selbstlernende Diagnoselösung entwickelt. Das System soll durch das Einbeziehen von Steuersignalen zuverlässige Ergebnisse liefern. Der Thin[gk]athon, veranstaltet vom Smart Systems Hub, vereint kollaborative Intelligenz und Industrie-Expertise, um in einem dreitägigen Hackathon innovative Lösungsansätze für komplexe Fragestellungen zu generieren. ‣ weiterlesen
Innovationstreiber Thin[gk]athon: Kollaborative Intelligenz trifft auf Industrie-Expertise
Vereinfachte Anwendung als zentraler Erfolgsfaktor
Der hohe Komplexitätsgrad bei der Bedienung vieler CMS ist einer der Hauptgründe für die bislang eher sporadische Anwendung der Systeme. Eine vereinfachte Bedienung, die Aufwand und damit Kosten spart, ist deshalb der Schlüssel für einen breiten Einsatz von CMS. An dieser Stelle setzt die Entwicklung der Forscher an: Innerhalb des Monitoring-Systems ermöglichen mathematischen Algorithmen das selbsttätige ‚Erlernen‘ der für die Überwachung relevanten Zustände der Maschine oder Anlage. Der Bediener muss lediglich bei neuen, im Vorfeld nicht aufgetretenen Betriebszuständen eingreifen. Die Aufforderungen dazu liefert das CMS durch eine umfassende, datenanalytische Auswertung bekannter Komponenten- oder Anlagenzustände. Dabei legten die Entwickler Wert darauf, dass Änderungen mit wenigen Klicks durchgeführt werden können. „Mit diesem System wird ein entscheidender Schritt in Richtung einer Plug-and-play-Lösung unternommen“, erklärt Dr. Olaf Enge-Rosenblatt, der für das Themengebiet CMS am Fraunhofer IIS/EAS verantwortlich ist. „Denn nach der Applizierung des Systems entsteht nahezu kein zusätzlicher Aufwand beim Betrieb des CMS.“
