In der modernen Welt sind Maschinenüberwachungssysteme in verschiedenen Industriezweigen weit verbreitet und stellen eine wesentliche Technologie dar, die den Verantwortlichen hilft, wertvolle Daten und Informationen über eine Maschine zu gewinnen, z. B. über den Zustand und den Lebenszyklus. Mit Maschinenüberwachungssystemen wird die vorausschauende Wartung viel einfacher, da die Fabriken Maschinenprobleme in Echtzeit erkennen, analysieren und lösen können, wodurch Unternehmen Zeit und Geld sparen. Nach Angaben von Statista wird der globale KI-Softwaremarkt um mehr als das Doppelte von 51 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022 auf 126 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 wachsen.
Was ist ein Maschinenüberwachungssystem?
Maschinenausfallzeiten sind eine der grössten Ärgernisse in der Fertigung und beeinträchtigen die Produktivität und Rentabilität. Die Instandhaltung einer einzelnen Maschine kann den Stillstand der kompletten Produktionslinie verursachen und hohe Kosten und Zeitverluste nach sich ziehen.
Ein Maschinenüberwachungssystem ermöglicht die kontinuierliche Bewertung eines Geräts, um mehr über seine Funktionsfähigkeit zu erfahren. So lassen sich Muster in der Betriebsweise der Maschinen einer Fabrik leichter erkennen und mögliche künftige Probleme aufdecken.
Die Instandhaltung ist ein zentraler Bereich des Betriebs. Denn technische Ausrüstungen haben per se nur eine begrenzte Lebensdauer und müssen jedenfalls gewartet oder gar ersetzt werden. Maschinenüberwachungssysteme geben dem Betriebstechniker einen vollumfänglichen Echtzeit-Einblick in den Zustand der Maschinen. Der kontinuierliche Abgleich wichtiger Parameter mit Sollwerten ermöglicht eine Vorhersage, falls ungeplante Wartungsarbeiten erforderlich sind. Dies bedeutet, dass die Fabriken auf diesen Zeitverlust gut vorbereitet sein können und gleichzeitig die Ausfallzeiten auf ein Minimum beschränkt werden.
Wie funktioniert ein Maschinenüberwachungssystem?
Damit ein Maschinenüberwachungssystem effektiv arbeiten kann, muss es Teil eines vernetzten Ökosystems von Geräten und Maschinen sein, das oft als Internet der Dinge (IoT) bezeichnet wird. Mehrere Sensor-Typen, die mit dem Internet verbunden sind, werden an geeigneten Maschinen montiert. Diese Sensoren sammeln permanent Echtzeitdaten und übermitteln diese an ein zentralisiertes Computersystem. Dieser Ablauf ermöglicht es den Betriebsleitern, fundierte Entscheidungen zu treffen, um die Effizienz und Produktivität zu maximieren. Die Sensoren können auch erkennen, wenn Maschinenreparaturen vorzeitig durchgeführt werden müssen.
Wie sich die Instandhaltung durch KI verändert hat
Grundsätzlich kann die Instandhaltung in drei Kategorien eingeteilt werden: reaktiv, geplant und proaktiv. Unter reaktiver Wartung versteht man die Reparatur einer Maschine, nachdem sie ausgefallen ist. Unter geplanter Wartung versteht man die Durchführung regelmässiger Überprüfungen eines Geräts, um seinen Zustand zu analysieren und eventuelle Probleme zu erkennen. Diese Bewertungen werden unabhängig vom Zustand durchgeführt. Bei der proaktiven Wartung geht es darum, Analysen zu erstellen und die Kapazität einer Maschine zu verstehen. Daten werden zur Entscheidungsfindung herangezogen, aber es werden nur Faktoren betrachtet, die einen Maschinenausfall verursachen könnten, und der Zustand einer Maschine wird nicht wirklich überwacht oder gemeldet.
Aus diesem Grund hat sich die KI in der Fertigungsindustrie so erfolgreich durchgesetzt. KI hat die Wartung revolutioniert, weil es jetzt möglich ist, den Zustand einer Maschine kontinuierlich zu überwachen. KI sagt auch voraus, wann eine Maschine Beachtung verlangt. Die Wartung erfolgt nur bei Bedarf und die Kosten bleiben im Rahmen. Darüber hinaus kann KI den Lebenszyklus einer Maschine einschätzen und herausfinden, wann Reparaturen am besten durchgeführt werden sollten. Die Wartungsfenster werden geplant, um Ausfallzeiten bestmöglich zu vermeiden.
McKinsey & Company berichtet, dass KI-basierte vorausschauende Wartung die Inspektionskosten um 25 % und die jährlichen Wartungskosten um 10 % senken kann, bei einer um 20% gesteigerten Verfügbarkeit.
Vorteile der KI-basierten Maschinenüberwachungssysteme
- Weniger Ausfallzeiten
- Geringere Energiekosten
- Höherer Output
- Alle Infos auf einen Blick
- Verminderte Herstellkosten
- Weniger Ausschuss
Kombination von IIoT, KI und Sensoren in intelligenten Fabriken
Das Internet der Dinge in einer Fabrikumgebung wird als industrielles Internet der Dinge (IIoT) bezeichnet. Ohne IIoT wären Sensoren nicht in der Lage, Informationen an den Benutzer zurückzugeben. Der Einsatz des IIoT in Produktionsbetrieben ermöglicht die Erfassung von Echtzeitdaten durch den Einsatz von Sensoren und deren Übermittlung an eine zentrale Datenbank, das sogenannte CMMS (Computerized Maintenance Management System). Von hier aus überträgt die Software die Daten in leicht lesbare Berichte, die problemlos an alle Personen verteilt werden können, die die Maschinendaten sehen müssen.
Im Zuge des technologischen Fortschritts wandeln sich mehr und mehr Fabriken zu intelligenten Fabriken. Mit einer Smart Factory ergeben sich erhebliche Einsparpotenziale im gesamten Produktionsprozess. Produktionsplanung und Instandhaltungskonzepte beruhen auf gutfundierten Daten. Intelligente Fabriken nutzen zahlreiche Technologien wie KI, IIoT, Sensoren und Cloud Computing zur Datenerfassung. Die Daten werden zur Überwachung vieler Prozessabläufe verwendet und können auch als Grundlage für intelligentere Entscheidungen über Maschinen und sogar Arbeitsverfahren dienen. Der Einsatz der modernen Technologien empfiehlt sich dort, wo zeitaufwändige Routineaufgaben durchgeführt werden müssen. Die Automatisierung entlastet die Mitarbeiter zugunsten höherwertiger Aufgaben.
Sensortypen zur Maschinenüberwachung
Welches sind die gängigsten Sensoren in intelligenten Fabriken?
Laut Upkeep gibt es sechs Haupttypen von Industriesensoren. Welcher Sensor verwendet wird, hängt von der Maschine und den zu messenden Parametern ab:
- Vibrationssensoren messen die Frequenz von Vibrationen, um Unregelmässigkeiten zu erkennen und zukünftige Probleme vorherzusagen. Sie sind für Motoren, Generatoren und Turbinen empfehlenswert.
- Drucksensoren registrieren den Absolut- oder Relativdruck in flüssigen oder gasförmigen Medien. Etwa in Wasser oder Öl.
- Temperatursensoren werten die thermische Strahlung eines Prüfobjekts aus und werden für viele elektrische Geräte wie Klimaanlagen oder Kühlschränke verwendet.
- Feuchtesensoren ähneln den Temperatursensoren, können aber die relative Feuchte in der Umgebungsluft und in einigen Fällen sogar die genaue Wassermenge in der Luft messen. Finden in der Heizungs-, Lüftungs- und Klimatechnik (HLK) Verwendung.
- Gassensoren überwachen die Konzentration verschiedener Gase und sorgen so für eine sichere Umgebung.
- Sicherheitssensoren werden in verschiedenen Anwendungen wie Alarmanlagen und GPS-Trackern eingesetzt. Ihr Hauptzweck ist es, Maschinen zu schützen und zu verhindern, dass Geräte vom Gelände verbracht werden.
Festo AX
Festo Automation Experience (AX) ist eine IoT-Lösung, die mittels künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen einen maximalen Mehrwert aus den von Ihnen gewonnenen Daten generiert. Mit dieser Lösung können Unternehmen ihre Produktivität steigern, die Energiekosten senken, den Ausschuss reduzieren und vieles mehr.
Weshalb sollten Sie Festo AX einsetzen?
KI in Echtzeit
Festo AX – Datenanalyse in Echtzeit. Bei Problemen werden Sie also sofort und ohne Verzögerung in Kenntnis gesetzt. Wenn Sie diese Informationen sofort kennen, können Sie sich auf alles vorbereiten, was sich daraus ergeben könnte, bevor es passiert.
Überall einsetzbar
Ob Sie Festo AX on edge (auf dem System), on premises (auf den Servern) oder in der Cloud nutzen wollen, die Lösung wird unterstützt, wo immer Sie es wünschen.
Die Daten gehören Ihnen
Die von Festo erhobenen Daten sind ausschliesslich Eigentum des Kunden und werden nur wie vereinbart verwendet.
Flexible Integration
Festo AX lässt sich in alle Systeme integrieren, da es perfekt mit allen Festo Komponenten zusammenarbeitet, die üblicherweise in verschiedenen Maschinen und Anlagen eingesetzt werden. Durch die Verwendung von Standardprotokollen wie MQTT kann diese Lösung problemlos in Komponenten und Maschinen von Drittanbietern integriert werden.
Wie unterstützt Festo AX die Anwender?
- Vorausschauende Wartung – Maschinendaten werden an die Festo AX Software übertragen und Sie werden sofort benachrichtigt, wenn etwas vom Sollzustand der Maschine abweicht (Anomalie-Erkennung).
- Predictive Energy – Festo AX kann auch bei der Maximierung der Energieeffizienz helfen. Die Software warnt Sie frühzeitig, wenn kostenrelevante Grenzwerte erreicht oder überschritten werden.
- Prädiktive Qualität – Qualitätsverlust ist ein weiteres wichtiges Thema, bei dem Festo AX helfen kann. Festo AX überwacht kontinuierlich selbst komplexe, qualitätsrelevante Einflussgrössen. Es meldet sich mit Anpassungsvorschlägen beim Anwender zurück.
Produktempfehlungen
Piezoresistiver Drucksensor, SPAN-Serie
Der Druckwert wird an die angeschlossene Steuerung übertragen und der Sensor kann über einen IO-Link Master remote parametriert werden.
Pneumatische Bewegung – mit pneumatischen Antrieben und Systemen von Festo
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Luftaufbereitung und Anschlusstechnik – Grundlage für pneumatische Automation
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