Verlassen wir die Ebene der Informationsgenerierung und schauen wir auf die Konnektivität der Sensoren. Hier zeigen sich die Vorzüge der modernen Kommunikationstechnologie besonders deutlich. Zum Transport der zeitnahen, kontinuierlichen Füllstandsinformationen ist weniger Installationshardware erforderlich als für die traditionellen Schaltsignale. Dies bedeutet kleinere Steckverbindungen, Kabel mit weniger Adern und damit unter dem Strich weniger Kosten. Zugegeben, die Generierung der kontinuierlichen Signale ist etwas aufwendiger als einfache binäre Schaltelemente, aber die Investitionsdifferenzen sind marginal, ja sie sind bei der Betrachtung des insgesamt zur Bereitstellung der Information an der Verknüpfungsstelle notwendigen Aufwands unter Umständen sogar positiv.

Hier liegt möglicherweise überhaupt ein weiterer Knackpunkt im Versuch einen sinnvollen Pfad in die Zukunft zu entwickeln: Muss man nicht vor dem Hintergrund der gewünschten Vernetzbarkeit in erster Linie die Gesamtkosten der benötigten Information, also des Signals am Verknüpfungspunkt betrachten, statt um die Einstandspreise der involvierten Einzelbauteile zu feilschen?

Ketzerisch könnte man formulieren, dass man zwar beim Einkauf des  Sensors ein Schnäppchen gemacht hat, dafür aber bei den Kabeln und der Installation ein Vielfaches an Geld verpulvert. So wie man schon vor längerer Zeit erkannt hat, dass Mechanik und Elektronik ein unzertrennbares Duo bilden und dies auch in die Berufsausbildung umgesetzt hat, muss man nun den in diesem mechatronischen Bauteil erzeugten Nutzen in den Vordergrund stellen.

Kosten sparen bei der Vernetzung

Weiteres, oft übersehenes Rationalisierungspotential liegt im Einsatz von Installationseinheiten mit hoher Funktionsdichte. Das fängt in der Fluidtechnik in der simplen Verknüpfung von Füllstands- und Temperaturüberwachung in einem Gerät an und erreicht mit der Kombination aller wesentlichen Grundfunktionen zur Ausstattung eines Aggregates einen interessanten Höhepunkt.

Der globale Wettbewerbsdruck zwingt uns nicht nur zu innovativen Funktions- oder Produktlösungen. Weit mehr Kosten verbergen sich insbesondere auch im internationalen Handel in der sogenannten Supply-Chain. Selbst bei einem einfachen kombinierten Niveau- beziehungsweise Temperatursensor spart man doch schon je einen Bestellvorgang, einen Wareneingang, eine Rechnungsprüfung, einen Bereitstellungsvorgang. Dazu müssen ein Gewindeloch, ein Montagevorgang, eine Kabelverbindung und ein Kabel weniger erstellt beziehungsweise verlegt werden. Bei ehrlicher Betrachtung dieser betriebswirtschaftlichen Faktoren ließe sich noch viel Potenzial heben.

Teilstandardisierung spart Kosten

Es gibt aber noch einen ganz entscheidenden Faktor, welcher für die ausschließliche Verwendung kontinuierlicher Signale spricht: Die eingangs erwähnte Betrachtung der Vergangenheitsdaten spiegelt insbesondere auch die grenzenlose Individualität der Konstrukteure wider. Aus der statistischen Verteilung der Schaltpunkte zum Pumpenschutz könnte man leicht schließen, dass jeder Ölbehälter mit höchst individuellen Maßen gefertigt wird und infolgedessen auch die Schaltpunkte niemals auf gleichem Niveau liegen können. Ist das tatsächlich die Realität? Natürlich nicht. Die Erstausrüster sind schon allein aus Wettbewerbsgründen dazu gezwungen, intern zu rationalisieren und zu standardisieren und innovative Anbieter haben dabei auch schon die Anforderungen von Industrie 4.0 aufgegriffen.

Warum nutzt man aber nicht auf breiterer Front das Potenzial der kontinuierlichen Signale und standardisiert auch die Füllstands-Temperatursensoren wenigstens betriebsintern? Es ist doch bei kontinuierlichen Signalen völlig unerheblich, wie weit der Füllstandssensor in den Behälter hineinragt! Die relevanten Signale lassen sich aufs Einfachste an den finalen Anlagenbedarf anpassen. Aus zig verschiedenen Varianten lassen sich pro Betrieb vielleicht nur drei oder vier kondensieren, was wiederum die gesamte Supply-Chain vereinfachen würde. Das ließe sich bei entsprechender Abstimmung selbst bei Multifunktionsgeräten noch sinnvoll realisieren und so zur Optimierung der Kosten für Industrie-4.0-kompatible Signale beitragen.

Filterüberwachung in der Hydraulik

Zunächst ein paar Worte zur Bedeutung der Filtration in modernen Hydraulik- und Schmiersystemen: Die wesentliche Funktion der Filtration ist ganz im Sinne von I 4.0 die Sicherstellung der Anlagenverfügbarkeit. Das wird erreicht, indem die Arbeitsfilter die Stabilisierung einer konstruktiv vorgegebenen Reinheitsklasse nach ISO 4406 sicherstellen. Dazu müssen die Filter korrekt dimensioniert und mit Filterelementen geeigneter Rückhalteraten bestückt sein. Hierzu macht die DIN EN ISO 4413 dezidierte Aussagen, verlangt allerdings nur eine gute Sichtbarkeit der Wartungsanzeige. Daher findet man überwiegend die Signalisierung „Filterelement voll“, meist als visuelle Anzeige, sehr oft kombiniert mit einem einfachen Schaltsignal. Das ist, wie nachstehend erläutert wird, schon jetzt nicht mehr zeitgemäß und für die Ermittlung der Verfügbarkeit völlig ungeeignet.

Einige grundsätzliche Besonderheiten der Filterüberwachung sind: Zur Erzeugung eines elektrischen Signals greift man zunächst Druckänderungen über das Filterelement ab. Diese entstehen durch die Akkumulation der Schmutzpartikel auf beziehungsweise im Filterelement, was den freien Querschnitt allmählich reduziert und den Druckverlust über das Element ansteigen lässt. Dieser Druckanstieg wird mittels eines Kolbens oder einer Membrane in eine Wegänderung umgesetzt, was wiederum ab einem vorgegebenen Wert ein elektrisches Schaltsignal auslöst. Hier spielt nun die temperaturabhängige Viskosität des Öls hinein. Denn der detektierte Druckverlust kann zwei Ursachen haben: ein kaltes, zähflüssiges Öl oder die Anlagerung von Schmutzpartikeln.

Zu diesem Grundproblem kommt für die Signalauswertung noch der Verlauf des Druckanstiegs, der immer einer mehr oder weniger langgezogenen Exponentialkurve folgt. So wird ein frisches Filterelement über lange Zeit kaum messbare Signalveränderungen zeigen.

Die Filtration ist aber auch ein Aktivposten des Condition Monitoring, indem sie auf akute Verschleißvorgänge mit verkürzten Standzeiten der Filterelemente reagiert. Daher ist im Zuge der Verfügbarkeitsbetrachtung, trotz der beschriebenen Unzulänglichkeiten, die kontinuierliche Filterüberwachung angezeigt. Sie sollte aber so erfolgen, dass Signale nur dann aktiv verarbeitet werden, wenn die gewünschte Betriebstemperatur des Öles erreicht ist, um Viskositätseinflüsse weitestgehend zu eliminieren.

Gleichzeitig sollte die Standzeit des oder der Filterelemente extern geloggt werden. Mit dem Abgleich der Standzeit bis zum sichtbareren Anstieg der Druckverlustkurve und eventuellen, bereits oben beschriebenen Temperaturereignissen, lassen sich zu erwartende Störungen prädiktiv bei der Verfügbarkeitsbetrachtung berücksichtigen.

Zusammenfassung

Aus der Industrie 4.0 entstehen Sachzwänge zu einer umfangreicheren Vernetzung von Prozessen. In der Fluidtechnik wird deshalb digitalisierungsfähige Ausrüstung benötigt. Dies fängt bei so banalen Aufgaben wie der Füllstandsüberwachung an. Denn, wenn sich nicht ausreichend Öl im Behälter befindet, kann die Prüfkette der Verfügbarkeitsbetrachtung nicht „durchdekliniert“ werden. Die dauernd abrufbare Information rückt in den Vordergrund, nicht der Alarm bei Störung.

Die Digitalisierung sorgt zudem für eine ganzheitliche Betrachtungsweise der zur Verfügbarkeitsberechnung notwendigen Information. Dabei sind die Generierung der Information im Sensor und die Übertragung derselben bis zum point of use gleichwertig und bilden als Ganzes die Kosten für die benötigte Information. Die Generierung der Information in Installationseinheiten mit hoher Funktionsdichte bietet erhebliches Rationalisierungspotential im Hardwarebereich.

Darüber hinaus muss hervorgehoben werden, dass die Bereitstellung kontinuierlicher Informationen die beste Voraussetzung für die Implementierung umfassender Instandhaltungssysteme bietet. Smart Maintenance unter der Prämisse der prädiktiven Instandhaltung lebt von der dauernden Verfügbarkeit von „Big Data“. do

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