Mit Condition Monitoring und Predictive Maintenance robuster durch die Krise
In Zeiten von Lieferschwierigkeiten und steigenden Energiepreisen bietet die zustandsbasierte und prädiktive Instandhaltung die Grundlage für gute Planung. Keiner möchte Stillstände wegen fehlender Ersatzteile riskieren. Hohe Energiekosten aufgrund degradierter Bauteile oder gar ineffizienter Betriebseinstellungen können schnell die Gewinnmarge kompensieren.
Eine digitale Zustandsüberwachung einer Funktionsgruppen ermöglicht die Schätzung des verbleibenden Abnutzungsvorrats, gerechnet in Betriebsstunden. Prädiktive Verfahren berechnen Zeitpunkte, ab denen die Wahrscheinlichkeit für folgende Effekte zu groß wird:
- Steigender Energieverbrauch sowohl in Grundlast als auch zu Lastspitzen
- Vermehrte Ausfälle durch Defekte
- Sinkende Qualität und steigender Ausschuss
Versteht man den Zusammenhang zwischen Abnutzungsvorrat und diesen unerwünschten Effekten, lassen sich relativ einfach und vor allem rechtzeitig Maßnahmen umsetzen, um deren Auftreten zu vermeiden.
- Steigender Energieverbrauch
Der Verschleiß von Getrieben, Kupplungen oder Lager verbraucht Energie (z.B. durch Reibung, Unwucht), die eigentlich für den Produktionsprozess vorgesehen ist. Hierdurch erhöht sich der Strom- oder Gasverbrauch der Antriebe, um durch z.B. höheren Drehmoment oder erhöhten Druck. Leider führt dies ebenfalls zu einer Beschleunigung der Degradation.
Überwacht man sowohl Verbrauchswerte als auch Kräfte in kritischen Funktionsgruppen durch z.B. Zug-, Beschleunigungs- oder Drehmomentsensorik, lässt sich der Zusammenhang zwischen Verbrauch und Abnutzung rasch erkennen und durch schonendere Konfigurationen gegebenenfalls bis zur nächsten Wartung reduzieren. Umgekehrt ermöglicht es, die Auswirkung energiesparender Anlagenkonfigurationen auf den Abnutzungsvorrat zu messen. - Vermehrte Ausfälle oder Fehler
Zunehmende Abnutzung an z.B. Röhren, Dichtungen oder Lagern erhöht die Ausfallwahrscheinlichkeit des Gesamtprozesses. Die Verschleißteile sollten rechtzeitig ausgetauscht werden in Bezug auf Lieferzeiten und Ausfallwahrscheinlichkeiten.
Der optimale Zeitpunkt kann durch Prognoseverfahren für eine zustandsbasierte, prädiktive Instandhaltung berechnet werden. Erforderlich sind lediglich wiederkehrende Zustandsmessungen der Anlagen. - Sinkende Qualität
Zunehmender Verschleiß an z.B. Lagern oder Linearantrieben reduziert die Qualität gefertigter Produkte in Werkzeugmaschinen (z.B. Fräsen). Dieser degradierende Prozess kann je nach Regelung schleichend oder auch rasant zunehmen. Der resultierende Ausschuss oder Reklamationen können vermieden werden, in dem der Gut-Zustand der Funktionsgruppe pro Betriebs-/Rüstpunkt bekannt ist und somit die Differenz zum aktuell anliegenden Zustand berechnet wird. Driftet der aktuelle Zustand zunehmend weg vom Gutzustand, sind neben steigender Energiekosten zunehmende Qualitätseinbußen zu erwarten. Korreliert man zumindest stichprobenartig die Qualität der Fertigungsergebnisse mit den Zustandsdifferenzen, erkennt man schnell den Zeitpunkt zum Handeln.
Zur Umsetzung dieser drei Aspekte sind in den seltensten Fällen große Forschungsprojekte vonnöten. Am Fraunhofer ITWM entwickeln wir solche Systeme und beraten Sie gerne. Treffen Sie uns am 21.-23. Juni auf der E-World in Essen in Halle 5 an Stand 679.
Dr. Benjamin Adrian
