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Gesundheitscheck für Maschinen und Anlagen

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.

Bild: Interroll Gruppe

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.

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.“

Automatische Auswertung umfassender Datenbestände

Jedes CMS produziert im Einsatz permanent Daten. Üblicherweise werden diese im Rahmen einer vorausschauenden Instandhaltung allerdings nach kurzer Auswertung wieder verworfen. Sollen die Informationen länger zur Verfügung stehen, werden die Datensätze zwar archiviert, aber in den meisten Fällen infolge der durch die zahlreichen Mess- und Prozesswerte entstehenden Datenflut nicht detailliert ausgewertet. „In den Daten steckt jedoch der Schlüssel für ein effektives Management der Instandhaltung, für optimale Ersatzteilbevorratung und eine zugeschnittene Personalplanung“, erläutert Enge-Rosenblatt. Aus diesem Grund bezieht die Methode der Forscher neben den bei der Zustandsüberwachung üblicherweise abgefragten Sensorwerten bei Bedarf auch aus der Steuerung bekannte Größen sowie Kenntnisse über die aktuelle Belastung der Maschine oder Anlage mit ein. Dann werden Daten, die unter gleichartigen Betriebsbedingungen entstanden sind, in ‚Informationspools‘ zusammengefasst.

Autonome Arbeitsweise entlastet den Bediener

Eine automatische Routine ermittelt für alle Datensätze innerhalb dieses Pools dann eine hinreichend große Zahl statistischer Kennwerten. Hier kann der Anwender bei Bedarf Einfluss nehmen, oder die Berechnung autark innerhalb der Monitoring-Lösung ablaufen lassen. Aus dieser Basis werden ebenfalls automatisch die am besten zur Unterscheidung der bekannten Zustände geeigneten Kennwerte oder Kennwertkombinationen herausgezogen. Das geschieht durch eine im Rahmen des Projektes entwickelte Kombination mathematischer Verfahren. So entsteht als Ergebnis ein relativ kleiner Satz an Merkmalen, mit dessen Hilfe die Datensätze klassifiziert werden können. Der hohe Grad an Automatisierung bei der Verarbeitung und Analyse ermöglicht einerseits, trotz hoher Datenmenge, den Informationsfluss innerhalb der CMS-Prozesse permanent zu beherrschen. Die automatische Arbeitsweise benötigt zudem in der Regel wenig Eingriff seitens des Bedieners. „Dadurch können ohne viel Aufwand ‚verborgene Schätze‘ aus dem Datenfriedhof gehoben werden“, schildert Enge-Rosenblatt. Dabei stehe für den Betreiber im Fokus, durch eine auf umfassende Prozessdaten gestützte, prädiktive Instandhaltungsstrategie Kostenvorteile zu erzielen: Zum einen kann bei Geräten und Komponenten die Anzahl der Betriebsstunden bis zu einer notwendigen Wartung oder einem erzwungenen Austausch durch eine entsprechende Verschleiß – und Toleranzüberwachung nicht selten entscheidend erhöht werden. Zum anderen lässt sich über diesen Ansatz auch die bereitzustellende Bandbreite an Ersatzteilen zielgerichtet verschlanken, während gleichzeitig das Risiko eines Ausfalls besser beherrscht werden kann.

Zusammenspiel von Analyse und Software-Automation

Auch für Hersteller, die Maschinen und Anlagen mit CMS-Funktionalität versehen, verspricht eine prädikative Vorgehensweise Vorteile. Diese wurden beispielsweise bei Interroll, einem Hersteller von Schlüsselprodukten für die interne Logistik und einem Entwicklungspartner der Fraunhofer-Forscher, nachgewiesen: Für solche Anbieter sinkt nicht nur das Risiko für Garantieleistungen; die Intelligenz dieses Systems kann auch einen Wettbewerbsvorteil durch das Erschließen neuer Servicemodelle und höherer Anlagenverfügbarkeit bedeuten. So hat der Ansatz, automatische Datenanalyse und selbstlernende Klassifikation zu vereinen, das Potenzial, die Vorteile eines CMS mit der einfachen Bedienbarkeit einer autonom arbeitenden Software zu verbinden. Dadurch ergibt sich eine hohe Breite an Anwendungen – von der Instanbdhaltung bis hin zu Service-Modellen.