Harsh Joshi
Co-founder & Technical Director
Vorausschauende Instandhaltung beginnt bereits auf dem Reißbrett, nicht erst im Armaturenbrett. Wie Erstausrüster Sensoren, Konnektivität und Datenwege bereits vor dem Design-Freeze in Maschinen integrieren.
Das Internet der Dinge (IoT) im Maschinenbau verbindet physische Maschinen mit Sensoren, eingebetteten Rechensystemen, Konnektivität und Software, sodass Hersteller ihre Anlagen überwachen und eine vorausschauende Instandhaltung ermöglichen können.
Stellen Sie sich vor, was ohne diese Funktion passieren würde. Ein Hersteller verkauft eine Maschine, liefert sie aus und hört dann nichts mehr davon, bis ein Kunde wegen einer Störung anruft. Das Serviceteam fährt zum Kunden, diagnostiziert das Problem vor Ort, bestellt ein Ersatzteil und kommt eine Woche später wieder. Niemand im Entwicklungsteam weiß, was die Maschine in den Stunden vor dem Ausfall gemacht hat.
Diese Lücke ist der praktische Grund dafür, dass das Internet der Dinge (IoT) im Maschinenbau nicht mehr nur ein „Nice-to-have“, sondern zu einer Konstruktionsanforderung geworden ist. Wenn Entscheidungen bezüglich Sensorik und Konnektivität bereits während der mechanischen Konstruktionsphase und nicht erst danach getroffen werden, entsteht eine Maschine, die vorausschauende Wartung, Ferndiagnose und Serviceverträge von Haus aus unterstützt.
Die meisten Beiträge zu diesem Thema lassen sich in zwei Kategorien einteilen. In Artikeln zur Hardware geht es um eine bessere mechanische Konstruktion. In Artikeln zur Software werden Dashboards und Analysen beschrieben. Die schwierigere Frage liegt dazwischen: Was muss ein Maschinenbau-Team tatsächlich am Design einer Maschine ändern, damit die vorausschauende Instandhaltung funktioniert, sobald die Maschine im Einsatz ist? Genau darum geht es in diesem Artikel – ebenso wie um die Entscheidungen, Abwägungen und Fehler, die darüber entscheiden, ob sich die Daten als nützlich erweisen.
IoT vs. IIoT im Maschinenbau
IoT ist ein weit gefasster Begriff für vernetzte physische Geräte. Das industrielle IoT (IIoT) wendet dieselben Prinzipien der Vernetzung auf Industriemaschinen, Produktionsanlagen und Betriebsprozesse an, bei denen Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit, Sicherheit und die Integration in Anlagensysteme besonders wichtig sind.
Im Maschinenbau ist diese Unterscheidung von Bedeutung, da eine IIoT-fähige Maschine unter realen industriellen Rahmenbedingungen arbeiten muss: Vibrationen, Temperaturen, Schutzarten, Anlagennetzwerke, Wartungsabläufe und Lebensdauern, die sich eher in Jahrzehnten als in Jahren bemessen lassen.
Was die vorausschauende Instandhaltung von der Maschine selbst erfordert
Bei der vorausschauenden Instandhaltung werden Echtzeitdaten der Anlagen genutzt, um abzuschätzen, wann eine Komponente voraussichtlich ausfallen wird, sodass die Wartung bereits vor dem Ausfall und nicht erst danach erfolgt. Sie liegt zwischen zwei älteren Ansätzen: der reaktiven Instandhaltung, bei der Störungen erst nach einem Ausfall behoben werden, und der vorbeugenden Instandhaltung, bei der Teile nach einem festen Zeitplan oder auf Basis der Betriebsstunden gewartet werden, unabhängig davon, ob dies erforderlich ist oder nicht.
Die Vorhersage ist nur so gut wie das Signal, und das Signal kommt von der Maschine. Das ist der Bereich, für den die Mechanik-Teams zuständig sind. Ein Schwingungssensor, der an einer lackierten Blechabdeckung festgeschraubt ist, sagt nicht viel über ein Lager aus, das drei Gussteile weiter entfernt ist. Ein Temperatursensor, der die Umgebungsluft im Inneren eines Gehäuses misst, verrät Ihnen nicht, dass ein Getriebe überhitzt ist. Die Gewinnung eines verwertbaren Signals ist in erster Linie ein mechanisches Konstruktionsproblem und erst in zweiter Linie ein datenwissenschaftliches Problem. Deshalb gehören eingebettete Systeme und IoT-Technik in die Konstruktionsprüfung und nicht erst in eine spätere Phase.
Vier Dinge müssen bereits bei der Konzeption berücksichtigt werden und dürfen nicht erst später hinzugefügt werden:
- Ein Messpunkt, der die Ausfallart widerspiegelt. Der Sensor benötigt einen starren, direkten mechanischen Verbindungsweg zu dem Bauteil, das für Sie von Bedeutung ist.
- Konstruktive Vorkehrungen für die Hardware. Befestigungsvorsprünge, Gewindebohrungen, Kabelführungen, Aussparungen für Steckverbinder und Wartungszugänge beanspruchen alle Platz in der Baugruppe.
- Strom- und Wärmehaushalt. Sensoren, ein Steuergerät und ein Funkmodul verbrauchen Strom und erzeugen Wärme in einem Gehäuse, dessen Abmessungen festgelegt wurden, bevor überhaupt von Telemetrie die Rede war.
- Umweltschutz. Durch das Hinzufügen eines Steckverbinders oder eines Antennenfensters zu einem IP65-Gehäuse ändern sich die Dichtungskonstruktion und der Umweltprüfplan.
Warum die nachträgliche Installation von Telemetrie teurer ist als deren Integration bereits in der Entwicklungsphase
Es gibt Aufstecksensor-Sets, und für bereits installierte Anlagen sind diese oft die einzige Option. Bei einem neuen Maschinenprojekt ist eine Nachrüstung in der Regel die teurere Variante, wenn man alle Faktoren berücksichtigt.
Bei einer Nachrüstung wird in der Regel jede verfügbare Montagefläche genutzt, sodass das Signal verrauschter ist und die Analysen mehr Filterung sowie mehr Daten benötigen, um das gleiche Konfidenzniveau zu erreichen. Dadurch entstehen zusätzliche externe Gehäuse, externe Verkabelung und externe Fehlerquellen, die nun von einem Servicetechniker gewartet werden müssen. Häufig muss das Konformitätsdossier erneut aufgerollt werden, da ein nachgerüsteter Funkempfänger das EMV-Profil verändert und bei regulierten Geräten unter Umständen eine Überprüfung des Sicherheitsnachweises erforderlich macht. Zudem handelt es sich um Stückkosten, die pro Maschine anfallen, anstatt um Konstruktionskosten, die über eine gesamte Produktionsserie verteilt amortisiert werden.
Durch die Integration von Sensoren in die Maschine lässt sich dieselbe Funktionalität in eine kleine Anzahl von Merkmalen in den Zeichnungen umsetzen, die ohnehin erstellt wurden: ein gefräster Vorsprung, ein gefräster Kabelkanal, ein abgedichteter Stecker, ein etwas größeres Steuerungsgehäuse.
Auswahl der zu messenden Größen: Beginnen Sie bei den Ausfallarten
Der häufigste Fehler bei der Konzeption intelligenter Maschinen besteht darin, alles zu vernetzen, was sich leicht vernetzen lässt, und darauf zu hoffen, dass sich die Daten später als nützlich erweisen. Das Ergebnis sind ganze Maschinenflotten, die Temperaturwerte übertragen, die noch nie als Entscheidungsgrundlage herangezogen wurden.
Ein besserer Ausgangspunkt ist eine Fehlermodusanalyse, über die Ihr Team wahrscheinlich bereits verfügt. Stellen Sie für jeden wesentlichen Fehlermodus drei Fragen: Welche physikalische Veränderung tritt vor diesem Fehler auf, lässt sich diese Veränderung von außerhalb der fehlerhaften Komponente messen, und was würden wir tatsächlich anders machen, wenn wir sie sehen würden? Wenn die dritte Frage unbeantwortet bleibt, ist diese Messung ihre Kosten nicht wert.
| Fehlermodus | Nützliche Maßeinheit | Auswirkungen auf die mechanische Konstruktion |
|---|---|---|
| Lagerverschleiß, Unwucht, Fehlausrichtung | Vibration (Beschleunigungsmesser) | Starre Befestigungsplatte in der Nähe des Lagergehäuses, festgelegte Ausrichtung, kurze Kabelstrecke |
| Überhitzung in Getrieben, Motoren und Hydrauliksystemen | Temperatur (Thermoelement, Widerstandsthermometer, Thermistor) | Die Messsonde sollte am tatsächlichen Wärmepfad und nicht an der Umgebungsluft im Gehäuse angesetzt werden |
| Verschleiß des Motors und Änderung der mechanischen Belastung | Motorstromsignatur | Strommessung im Antriebs- oder Schaltschrank sowie Platz für die Messgeräte |
| Verschleiß von Dichtungen, Ventilen oder Filtern | Druck oder Differenzdruck | Anschlussposition, Montage und Zugang für Kalibrierung oder Austausch |
| Kavitation, Getriebe- oder Ventildefekte | Akustisch oder ultraschallbasiert | Platzierung des Sensors fern von vorherrschenden Störgeräuschquellen unter Berücksichtigung des Schallwegs |
| Erfassung von Einschaltdauer und Auslastung | Betriebsstunden, Zykluszählungen, Lastprofil | In der Regel über den Controller verfügbar, wobei nur minimale zusätzliche Hardware erforderlich ist |
Besonders hervorzuheben sind die Daten zu den Betriebszyklen und zur Auslastung. Ihre Erfassung ist kostengünstig, für die meisten Maschinen sind keine zusätzlichen Sensoren erforderlich, und sie sind oft die wichtigste Informationsquelle für die Garantieanalyse und die Serviceplanung, da sie Aufschluss darüber geben, wie stark jedes einzelne Gerät im Einsatz tatsächlich beansprucht wird.
Edge oder Cloud: Wo sollte die Verarbeitung stattfinden?
Sobald eine Maschine Daten erzeugt, muss jemand entscheiden, wo diese ausgewertet werden. Diese Entscheidung wirkt sich auf die Stückliste, den Konnektivitätsplan und die laufenden Kosten des Produkts über Jahre hinweg aus.
| Vorgehensweise | Funktionsweise | Am besten geeignet für | Wichtigster Kompromiss |
|---|---|---|---|
| Verarbeitung auf dem Gerät (Edge-Verarbeitung) | Analysiert Signale vor Ort und übermittelt ausschließlich Ergebnisse oder Warnmeldungen | Hochfrequente Daten wie Schwingungen, schlechte oder kostspielige Netzwerkverbindungen, latenzempfindliche Reaktionen | Leistungsfähigere und teurere Hardware; schwierigere Anpassung der Logik nach der Auslieferung |
| Cloud-Verarbeitung | Leitet Rohdaten oder leicht aufbereitete Daten zur Analyse an eine Plattform weiter | Flottenweite Analysen, Modell-Retraining, kundenübergreifende Vergleiche | Bandbreite und laufende Plattformkosten, Abhängigkeit vom Netzwerk des Kunden |
| Hybrid | Edge extrahiert Merkmale, die Cloud übernimmt die Trendanalyse und Modellierung | Die meisten Studiengänge im Bereich Industrietechnik | Erfordert eine klare Vereinbarung darüber, was wo geschieht |
Die Rohdaten der Schwingungsmessung verdeutlichen, warum dies von Bedeutung ist. Die Abtastung eines Beschleunigungssensors mit einer Rate, die hoch genug ist, um die Frequenzen von Lagerdefekten zu erkennen, erzeugt weitaus mehr Daten, als die meisten industriellen Verbindungen kontinuierlich übertragen können. Die Extraktion der Merkmale auf dem Gerät und das Senden einer kurzen Zusammenfassung ist in der Regel die einzige praktikable Option. Diese Entscheidung wirkt sich wiederum auf die Hardwareauswahl aus, weshalb die Edge- und Cloud-Architektur frühzeitig festgelegt werden sollte und nicht erst, nachdem das Gehäuse bereits feststeht.
Die Konnektivität hat ähnliche Auswirkungen auf die mechanische Konstruktion. Eine Maschine in einem Fabriknetzwerk nutzt möglicherweise Ethernet mit einem Protokoll wie OPC UA oder Modbus TCP. Mobile oder ferngesteuerte Geräte benötigen möglicherweise Mobilfunk, LTE-M, NB-IoT oder LoRaWAN, was jeweils Auswirkungen auf die Antennenplatzierung, das Gehäusematerial und die Anordnung von Metallblechen hat. Eine Antenne hinter einer Stahlabdeckung ist ein Konstruktionsproblem, das sich an einem Modell weitaus einfacher lösen lässt als an einer fertigen Maschine.
Wie man Sensordaten in eine Wartungsentscheidung umsetzt
Ein System zur vorausschauenden Instandhaltung ist nicht nur eine einzige Sache. Das weit verbreitete Referenzmodell hierfür ist die Norm ISO 13374, die die Zustandsüberwachung und -diagnose als Abfolge von Funktionsblöcken beschreibt: Erfassung von Daten, Aufbereitung dieser Daten zu aussagekräftigen Merkmalen, Erkennung eines abnormalen Zustands, Bewertung des Maschinenzustands, Erstellung einer Prognose und schließlich die Generierung einer Empfehlung, auf die eine Person oder ein System reagieren kann. Die begleitende Norm ISO 17359 behandelt, wie ein Zustandsüberwachungsprogramm überhaupt eingerichtet wird.
Der praktische Nutzen dieses Modells besteht darin, dass es aufzeigt, wie viele Schritte zwischen einem Sensor und einer Serviceentscheidung liegen und wie viele davon eher software- als hardwarebasiert sind. Die meisten ins Stocken geratenen Projekte scheitern irgendwo in den letzten beiden Blöcken. Die Maschine ist mit Sensoren ausgestattet, die Daten gehen ein, und niemand hat die Komponente entwickelt, die einen Zustandswert in einen Arbeitsauftrag im Wartungssystem des Kunden umwandelt. Die Anbindung von Gerätedaten an die Anwendungen, in denen Wartungsentscheidungen tatsächlich getroffen werden, ist eine Aufgabe des Digital Engineering und erfordert von Beginn des Programms an einen Verantwortlichen.
Die Vorhersagequalität hängt zudem von etwas ab, das kein Architekturdiagramm zeigt: von gekennzeichneten Ausfalldaten. Ein Modell, das die verbleibende Nutzungsdauer schätzt, benötigt Beispiele von Maschinen, bei denen eine Leistungsminderung eintrat und die ausfielen, wobei der Ausfall erfasst und mit dem Sensorverlauf abgeglichen wurde. Zu Beginn der Lebensdauer eines Produkts liegen diese Daten noch nicht vor. Realistische Programme beginnen mit Schwellenwertalarmen und Trendüberwachung und gehen dann zur Vorhersage über, sobald der Maschinenpark über ausreichend historische Daten verfügt. Kunden bereits bei Markteinführung genaue Ausfallprognosen zu versprechen, ist eine Verpflichtung, die die meisten neuen Programme für intelligente Maschinen nicht einhalten können.
Eine praktische IoT-Architektur für Maschinen
Eine vernetzte Maschine folgt in der Regel einer bestimmten Kette: Ausfallmodus, dann Messung, dann Sensor, dann Edge-Controller, dann Konnektivität, dann Cloud- oder lokale Analyse, dann Wartungsentscheidung. Die Gestaltung dieser Kette als Ganzes – und nicht Glied für Glied – verhindert, dass ein Team Daten sammelt, die keine sinnvollen Maßnahmen ermöglichen.
Die wirtschaftlichen Argumente für intelligente Maschinen
Für einen OEM ist der Grund für die Integration von Telemetriefunktionen selten die Wartungsfunktion an sich. Es geht vielmehr darum, welche kommerziellen Möglichkeiten die Daten eröffnen.
Zunächst verbessert sich die Wirtschaftlichkeit der Dienstleistungen. Dank der Ferndiagnose weiß ein Techniker bereits bei seiner Ankunft, welches Teil wahrscheinlich defekt ist, und hat es dabei – statt erst einen Diagnosebesuch und anschließend einen Reparaturbesuch durchführen zu müssen. Als Nächstes verbessert sich die Garantieanalyse, da die Entwicklungsabteilung erkennen kann, wie ausgefallene Geräte tatsächlich betrieben wurden – wodurch echte Konstruktionsschwächen von Fehlbedienung oder ungewöhnlichen Betriebszyklen unterschieden werden können. Diese Rückkopplungsschleife ist eines der stärksten langfristigen Argumente für Konnektivität und fließt direkt in den nächsten Produktentwicklungszyklus ein.
Vernetzte Maschinen ermöglichen zudem neue Geschäftsmodelle. „Equipment as a Service“, bei dem ein Kunde für Verfügbarkeit, Leistung oder Nutzung bezahlt, anstatt die Maschine direkt zu kaufen, hängt vollständig davon ab, dass der Hersteller die Nutzung messen und die Betriebszeit aus der Ferne verwalten kann. Ohne integrierte Telemetrie fehlt diesem Modell die Grundlage für die Abrechnung und es gibt keine Möglichkeit, das vom Hersteller eingegangene Risiko zu kontrollieren.
Diese Vorteile sind mit realen Kosten verbunden, und eine ehrliche Wirtschaftlichkeitsanalyse sollte diese darlegen: zusätzliche Stücklistenkosten pro Einheit, wiederkehrende Verbindungs- und Plattformgebühren, Verpflichtungen zur Cybersicherheit, die über die gesamte Lebensdauer des Produkts bestehen bleiben, sowie die Notwendigkeit, Over-the-Air-Updates für Geräte im Feld über einen Zeitraum von einem Jahrzehnt oder länger zu unterstützen. Eine Maschine mit Netzwerkverbindung ist eine Maschine, die irgendwann einen Sicherheitspatch benötigen wird, was bedeutet, dass Secure Boot, signierte Firmware und ein Update-Pfad Teil der ursprünglichen Architektur sein müssen.
Wo Programme für intelligente Maschinen in der Regel scheitern
Einige Muster tauchen immer wieder auf:
- Telemetrie wird erst in einer späten Phase berücksichtigt. Wenn das Gehäuse und die Gussteile bereits feststehen, sind die guten Messstellen bereits vergeben, und das Team muss Kompromisse eingehen.
- Daten sammeln, ohne dass eine Entscheidung festgelegt wurde. Wenn niemand sagen kann, welche Maßnahme eine Messung auslösen soll, ist die Messung nur ein Kostenfaktor ohne Nutzen.
- Die IT-Realität des Kunden wird außer Acht gelassen. Werksnetzwerke verfügen über Firewalls, Sicherheitsrichtlinien und IT-Verantwortliche. Ein Gerät, das von einem uneingeschränkten ausgehenden Internetzugang ausgeht, wird an vielen Standorten keine Verbindung herstellen können.
- Die Software-Seite wird unterschätzt. Hardware-Teams legen den Umfang der Sensoren und der Firmware oft genau fest und stellen dann fest, dass der Aufwand für die Cloud-Plattform, die Geräteverwaltung und die Integration größer ist.
- Die Feldvalidierung der Sensorik selbst nicht überspringen. Eine Sensorplatzierung, die im CAD korrekt aussieht, kann auf einer Resonanz liegen oder den falschen Wärmepfad erfassen. Führen Sie eine Validierung an einer echten Maschine unter realer Belastung durch, bevor Sie die Produktionswerkzeuge freigeben.
- Das Thema Sicherheit heben wir uns für später auf. Die nachträgliche Integration von Secure Boot und verschlüsselter Kommunikation in ein bereits ausgeliefertes Produkt ist weitaus schwieriger als deren Einplanung bereits bei der Entwicklung.
Eine praktische Checkliste vor dem Design-Freeze
Gehen Sie diese Fragen durch, bevor die mechanische Konstruktion endgültig festgelegt wird:
- Welche Fehlerarten wollen wir erkennen, und was würden wir anders machen, wenn wir sie frühzeitig erkennen würden?
- Verfügt jeder Sensor über einen mechanisch einwandfreien Einbauort mit direkter Sicht auf das Messobjekt?
- Wurden Befestigungselemente, Kabelführung, Anschlüsse und Wartungszugänge in das CAD-Modell integriert?
- Wie hoch ist das Leistungsbudget, und erfüllt das Gehäuse mit der darin befindlichen Elektronik weiterhin die thermischen und IP-Anforderungen?
- Was wird auf dem Gerät verarbeitet und was wird in die Cloud übertragen, und entspricht die Hardwareauswahl dieser Aufteilung?
- Welche Verbindungsoption eignet sich für die Aufstellungsumgebung des Geräts, und wo wird die Antenne angebracht?
- Wie gelangt eine Benachrichtigung zu der Person oder dem System, die bzw. das die Wartungsarbeiten plant?
- Wie wird die Firmware sicher aktualisiert, sobald die Geräte im Einsatz sind?
- Wem gehören die Daten – dem Kunden oder dem Hersteller – und ist dies vertraglich geregelt?
- Wie hoch sind die laufenden Kosten pro Maschine und Jahr, und wer trägt diese Kosten?
Die Fragen neun und zehn stellen Teams häufiger vor Probleme als die technischen Fragen. Die Frage nach den Eigentumsrechten an den Daten von Industrieanlagen bleibt oft ungeklärt, bis ein Kunde sie während des Beschaffungsprozesses anspricht, und wiederkehrende Kosten, für die kein Eigentümer feststeht, werden in der Regel standardmäßig dem Hersteller in Rechnung gestellt.
Baumaschinen, die ihren eigenen Zustand melden können
Vorausschauende Instandhaltung ist keine Eigenschaft, die eine Maschine erst nach ihrer Auslieferung erhält. Es handelt sich um eine Reihe von Entscheidungen in den Bereichen Mechanik, Elektrik, Firmware und Software, die am kostengünstigsten und effektivsten sind, wenn sie gemeinsam getroffen werden – noch während sich die Konstruktion in der Entwurfsphase befindet. Die Teams, die im Maschinenbau einen Nutzen aus dem IoT ziehen, sind diejenigen, die von einem bestimmten Ausfallmodus und einer bestimmten Wartungsentscheidung ausgehen und dann rückwärts zum Sensor, zum Gehäuse und zum Datenpfad vorgehen.
Monarch Innovation deckt beide Aspekte dieses Problems ab und vereint in einem Team mechanische Produktentwicklung mit eingebetteter Firmware, Leiterplattenentwurf, industrieller Konnektivität, Edge-Intelligenz und Cloud-Integration, sodass Entscheidungen zu Sensorik und Software im selben Raum getroffen werden, anstatt zwischen verschiedenen Anbietern hin- und hergereicht zu werden. Wenn Sie ein neues Maschinenprogramm oder ein Upgrade auf ein intelligentes Produkt planen, wenden Sie sich an Monarch Innovation, um Ihre Architektur zu besprechen, bevor das Design endgültig festgelegt wird.
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Planen Sie eine vernetzte Maschine oder möchten Sie eine bestehende Produktlinie um eine Zustandsüberwachung erweitern? Wenden Sie sich an Monarch Innovation, um die Sensorstrategie, die Edge- und Cloud-Architektur, die Konnektivität sowie die Weitergabe der Daten an Ihr Serviceteam zu besprechen.
Häufig gestellte Fragen zum Thema IoT im Maschinenbau
Was versteht man unter IoT im Maschinenbau?
Unter dem Begriff „IoT im Maschinenbau“ versteht man die Einbindung von Sensoren, Konnektivität und Rechenleistung in physische Maschinen, sodass diese ihren eigenen Betriebszustand melden können. Dadurch werden Maschinenbau, Elektronik, Firmware und Software miteinander verbunden, was es Herstellern ermöglicht, Fernüberwachung, vorausschauende Instandhaltung und datengestützte Produktverbesserungen für einen gesamten Maschinenpark zu realisieren.
Warum sollte die Telemetrie von vornherein integriert und nicht nachträglich eingebaut werden?
Die Integration von Sensoren direkt in eine Maschine sorgt für sauberere Signale, weniger externe Fehlerquellen und geringere Stückkosten, da Befestigungselemente und Kabelführungen zu gewöhnlichen Konstruktionsdetails werden. Bei Nachrüstungen wird die vorhandene Montagefläche genutzt, externe Hardware hinzugefügt und die EMV- sowie Sicherheitsdokumentation muss unter Umständen neu erstellt werden, was sie im Vergleich zur Serienfertigung in der Regel teurer macht.
Welche Sensoren werden für die vorausschauende Instandhaltung von Industriemaschinen eingesetzt?
Schwingungsbeschleunigungsmesser erkennen Lagerverschleiß, Unwucht und Fluchtungsfehler. Temperatursensoren erfassen thermische Probleme in Motoren, Getrieben und Hydrauliksystemen. Die Messung des Motorstroms deckt Laständerungen und Verschleißerscheinungen auf. Drucksensoren überwachen Dichtungen, Ventile und Filter. Die vom Steuerungssystem gelieferten Betriebsstunden und Zykluszahlen sind oft die kostengünstigsten und nützlichsten Daten von allen.
Sollten Daten zur vorausschauenden Instandhaltung am Edge oder in der Cloud verarbeitet werden?
Die meisten Maschinenprogramme nutzen beides. Hochfrequente Signale wie Schwingungen werden in der Regel direkt auf dem Gerät verarbeitet, da eine kontinuierliche Übertragung von Rohdaten nicht praktikabel ist. Flottenweite Trendanalysen, Vergleiche und die Modellentwicklung finden in der Cloud statt. Die Aufteilung sollte frühzeitig festgelegt werden, da sie die Auswahl der Hardware und die Anforderungen an die Gehäuse bestimmt.
Funktioniert die vorausschauende Instandhaltung bereits ab dem Zeitpunkt der Auslieferung einer Maschine?
Selten. Für eine genaue Ausfallvorhersage sind historische Beispiele von Maschinen erforderlich, bei denen eine Leistungsminderung eintrat und die schließlich ausfielen, abgeglichen mit den entsprechenden Sensordaten. Bei neuen Produkten beginnt man mit Schwellenwertalarmen und Trendüberwachung und geht dann, sobald sich eine Flottenhistorie aufgebaut hat, zur Vorhersage über. Hersteller sollten es vermeiden, bei der Produkteinführung präzise Ausfallvorhersagen zu versprechen.
Inwiefern unterstützen vernetzte Maschinen das „Equipment-as-a-Service“-Modell?
Beim „Equipment as a Service“-Modell werden den Kunden nicht die Kosten für den Kauf der Geräte in Rechnung gestellt, sondern für deren Verfügbarkeit, Leistung oder Nutzung. Dieses Modell basiert darauf, die Nutzung jeder einzelnen Maschine zu erfassen und die Betriebszeit aus der Ferne zu verwalten. Integrierte Telemetrie liefert die Nutzungsdaten für die Abrechnung sowie die Zustandsdaten, die erforderlich sind, um das Ausfallrisiko des Herstellers zu kontrollieren.
Welche Normen gelten für Zustandsüberwachungssysteme?
Die Norm ISO 17359 enthält allgemeine Leitlinien für die Einrichtung eines Zustandsüberwachungsprogramms und behandelt dabei, was überwacht werden soll und wie das Programm aufgesetzt wird. Die Norm ISO 13374 definiert die Architektur für die Verarbeitung, Übertragung und Darstellung von Zustandsüberwachungsdaten und beschreibt den Ablauf von der Datenerfassung über die Zustandsbewertung und Prognose bis hin zur Erstellung von Empfehlungen.
Welche laufenden Kosten fallen bei einer vernetzten Maschine an?
Rechnen Sie mit zusätzlichen Stückkosten für die Stückliste, wiederkehrenden Verbindungsgebühren, Cloud- oder Plattformgebühren sowie langfristigen Kosten für die Sicherheitswartung. Vernetzte Produkte benötigen während ihrer gesamten Lebensdauer einen sicheren Bootvorgang, signierte Firmware und eine Möglichkeit für drahtlose Updates. Die Klärung der Frage, wer diese wiederkehrenden Kosten trägt, ist Teil der geschäftlichen Konzeption und kein nachträglicher Einfall.
