Instandhaltungssysteme
Autonom und intelligent in die Zukunft
Das Zeitalter Industrie 4.0 steht ganz im Zeichen der vernetzten und smarten Produktion. Doch nicht nur der Produktionsprozess unterliegt einem Wandel. Auch alle mit der Wertschöpfungskette verknüpften Bereiche und Aufgaben sind betroffen, zum Beispiel das System der Instandhaltung.
Bild: ©Zapp2Photo/Shutterstock.comJedes Jahr verursachen ungeplante Ausfälle von Maschinen enorme Kosten. Im schlimmsten Fall kommt sogar der Produktionsprozess zum Erliegen. Um Fehler dann möglichst schnell zu beheben, sind viele Mitarbeiter dauerhaft gebunden. Auch der Materialaufwand ist ein wesentlicher Faktor. Deshalb gilt es, Ausfälle zu minimieren, indem der Zustand der Maschine analysiert und prädiktiv beurteilt wird. Was für Herausforderungen warten also in der kommenden industriellen Revolution? Das etablierte Vorgehen zur Wartung von Maschinen und Anlagen sind festgelegte Intervalle. Anhand eines wiederkehrenden Zeitplans oder einer definierten Anzahl an Betriebsstunden, produzierten Stückzahlen oder Ähnlichem wird eine Wartung ausgelöst. Die Basis dieser Methoden sind jedoch heuristische Berechnungen anstelle von echtem Bedarf. Daher werden Maschinen oft häufiger gewartet als eigentlich nötig, was zusätzliche Kosten verursacht. Die Lösung ist eine bedarfsgerechte Wartung. Mithilfe des sogenannten 'Condition Monitoring' ist es möglich, Aussagen über den Zustand der Maschine zu treffen. Durch entsprechende Sensorik können Daten in einem übergeordneten Leitsystem nahezu in Echtzeit erfasst, verarbeitet und analysiert werden. Ein Vergleich von aufgezeichneten Daten, zum Beispiel Schwingungs- oder Temperaturdaten und hinterlegten Sollwerten, gibt Aufschluss über den Zustand der Maschine.
Bild: Gefasoft GmbHEinfache Mittel reichen oft
Doch es muss nicht zwangsläufig zusätzliche Hardware installiert werden, oft reichen die Standardmittel der Maschine aus. Viele Unternehmen sammeln bereits seit Jahren zuverlässig Daten, ohne diese im Gesamtzusammenhang auszuwerten. Anlagenstörungen und Prozesswerte (zum Beispiel Stückzahlen oder Taktzeiten) werden im Leitsystem ebenso aufgezeichnet wie Verbräuche (Strom, Wasser, Luft). Diese Daten werden oft sogar langfristig archiviert und jeweils separat analysiert. Um jedoch wiederkehrende Muster oder Anomalien zu identifizieren, reicht es nicht aus, die Daten losgelöst voneinander zu betrachten. Häufig können Unregelmäßigkeiten erst erkannt werden, wenn mehrere Parameter in Beziehung zueinander gesetzt werden. So lässt beispielsweise ein erhöhter Luftverbrauch einer Anlage nicht automatisch auf ein Leck schließen. Erst durch die zusätzliche Betrachtung von Umgebungsparametern wie der Außentemperatur kann eine Aussage über die eigentliche Ursache getroffen werden. Durch intelligente Analysen im Kontext von Big Data können auf Basis der bereits vorhandenen historischen Daten Aussagen abgeleitet werden. Dies ermöglicht es, wiederkehrende Muster oder Anomalien bereits zur Laufzeit festzustellen und somit frühzeitig zu reagieren. Mögliche Erkenntnisse könnten beispielsweise sein: 'Immer wenn die Taktzeit größer als drei Minuten ist, folgt eine Störung!' oder 'Störungstyp 1 kommt immer alle hundert Stunden mit einer Standardabweichung von einer Stunde vor!'. Durch diese Erkenntnisse ist es langfristig möglich, die Lebensdauer einzelner Komponenten zu bestimmen und das Wissen auf Maschinen eines ähnlichen Typs zu übertragen. Ziel der vorausschauenden Wartung ist es, eine Vorhersage zu treffen, wann und warum eine Maschine ausfallen wird. Idealerweise wird eine Maschine also nicht erst repariert, wenn sie kaputt ist, sondern der Störungsfall wird durch rechtzeitige Wartung komplett vermieden.
Wartung obliegt dem Menschen
Doch damit ist der Wandel in der Instandhaltung nicht abgeschlossen. Was bislang kaum Beachtung findet ist der Prozess, der im Anschluss an die Schadensfrüherkennung ansteht. Die Wartung der Maschine obliegt natürlich weiterhin dem Menschen. Um die richtigen Entscheidungen treffen zu können, sollte der Instandhalter bestmöglich bei seiner Arbeit unterstützt werden. Dies beginnt bei der automatisierten Planung von Wartungsfenstern. Analog zu der etablierten Auftrags- und Maschinenplanung kann dieses System auch für die Instandhaltung genutzt werden. Algorithmen berechnen den Zustand der Maschine und ordnen automatisiert Wartungen in produktionsfreien Zeiträumen an, sofern während der Laufzeit Muster erkannt werden, die eine bald auftretende Störung vermuten lassen. Zudem wird der Instandhalter auf Basis neuester Peripherie automatisiert zu seinem Arbeitsort geführt. Zur intelligenten Werkerführung können beispielsweise kleine 'Beacons', basierend auf der Bluetooth Technologie, platziert werden. Das Wort leitet sich vom englischen Begriff für 'Leuchtfeuer' ab und beruht auf dem Sender-Empfänger-Prinzip. In festen Zeitintervallen (zirka einmal pro Sekunde) wird ein Signal versendet - kommt ein Empfänger (zum Beispiel Smartphone oder Tablet) in die Nähe, erfolgt eine Zuordnung zum jeweiligen Sender (Beacon an der Anlage). Dadurch öffnet sich auf dem Endgerät des Nutzers eine anlagenspezifische Ansicht mit den zu erfüllenden Aufgaben und der Instandhalter kann mit seiner Tätigkeit beginnen. Über mehrere Beacons in Reichweite des Endgerätes lässt sich vollständig anonym die Position des Empfängers im zweidimensionalen Raum errechnen und dadurch der kürzeste Weg zum nächsten Arbeitsplatz bestimmen. An den betroffenen Maschinen können durch Smart Devices oder Augmented Reality Anwendungen alle notwendigen Informationen über die zu verrichtende Arbeit in das Blickfeld des Mitarbeiters projiziert werden. Eine genaue Kenntnis über Maschine und Komponenten ist nicht mehr notwendig. Die Instandhaltung kann dadurch zentralisiert werden und ist wesentlich flexibler aufgestellt. Selbst im Störungsfall werden die Aufgaben durch das Bereitstellen von zusätzlichen Informationen wie bauteiltypische Fehler, letzte durchgeführte Wartung oder betroffene Komponenten deutlich schneller und effizienter durchgeführt. Das Instandhaltungssystem im Zeitalter von Industrie 4.0 ist ganz im Sinne der Umwelt - komplett papierlos. Was erwartet uns also in der Zukunft? Die Antwort darauf werden wir nur durch einen Blick in die 'Glaskugel' erhalten. Aber mit den Möglichkeiten, die bereits heute zur Verfügung stehen, kann das nächste industrielle Zeitalter eingeleitet werden. Das Ziel ist, den maximalen Nutzungsgrad der Maschinen zu erreichen und eine hohe Zufriedenheit der Mitarbeiter durch ein modernes und intuitives Arbeitsumfeld bei einer gesteigerten Effizienz der Produktion nachhaltig sicherzustellen.
Das Zeitalter Industrie 4.0 steht ganz im Zeichen der vernetzten und smarten Produktion. Doch nicht nur der Produktionsprozess unterliegt einem Wandel. Auch alle mit der Wertschöpfungskette verknüpften Bereiche und Aufgaben sind betroffen, zum Beispiel das System der Instandhaltung.
Bild: ©Zapp2Photo/Shutterstock.comJedes Jahr verursachen ungeplante Ausfälle von Maschinen enorme Kosten. Im schlimmsten Fall kommt sogar der Produktionsprozess zum Erliegen. Um Fehler dann möglichst schnell zu beheben, sind viele Mitarbeiter dauerhaft gebunden. Auch der Materialaufwand ist ein wesentlicher Faktor. Deshalb gilt es, Ausfälle zu minimieren, indem der Zustand der Maschine analysiert und prädiktiv beurteilt wird. Was für Herausforderungen warten also in der kommenden industriellen Revolution? Das etablierte Vorgehen zur Wartung von Maschinen und Anlagen sind festgelegte Intervalle. Anhand eines wiederkehrenden Zeitplans oder einer definierten Anzahl an Betriebsstunden, produzierten Stückzahlen oder Ähnlichem wird eine Wartung ausgelöst. Die Basis dieser Methoden sind jedoch heuristische Berechnungen anstelle von echtem Bedarf. Daher werden Maschinen oft häufiger gewartet als eigentlich nötig, was zusätzliche Kosten verursacht. Die Lösung ist eine bedarfsgerechte Wartung. Mithilfe des sogenannten 'Condition Monitoring' ist es möglich, Aussagen über den Zustand der Maschine zu treffen. Durch entsprechende Sensorik können Daten in einem übergeordneten Leitsystem nahezu in Echtzeit erfasst, verarbeitet und analysiert werden. Ein Vergleich von aufgezeichneten Daten, zum Beispiel Schwingungs- oder Temperaturdaten und hinterlegten Sollwerten, gibt Aufschluss über den Zustand der Maschine.
Gefasoft GmbH
Dieser Artikel erschien in MES Wissen Kompakt 2017 - 07.04.17.Für weitere Artikel besuchen Sie www.it-production.com
