Kran-überwachungssystem mit IIoT,  Bild: Stromag

Das Serviceteam nimmt im größten Binnenhafen der Welt das intelligente Kran-überwachungssystem mit IIoT-Technologie in Betrieb. - Bild: Stromag

Dass Schlüsselbaugruppen und -komponenten an Kranen überwacht werden, ist seit einiger Zeit gängige Praxis. Mittlerweile möchten Kranbetreiber die erfassten Daten aber auch nutzen, um die Wartungsintervalle zu verlängern und die Kranverfügbarkeit zu erhöhen. Deshalb wandte sich Duisport an den Engineering-Anbieter und Zulieferer Stromag mit dem Wunsch, im Duisburger Hafen ein neues, intelligentes Kranüberwachungssystem mit Technologie des Industrial Internet of Things (IIoT) zu testen. Das Ende des erfolgreichen Pilotprogramms könnte die Geburtsstunde des „intelligenten“ Krans markieren.

„Sobald wir aber eine ausreichende Datenprobe in die Cloud geladen haben, können wir mit der systematischen Auswertung beginnen, um die Wartung vorausschauend zu planen.“

Christian Klein, IP Global Product Manager, Stromag

Die Rentabilität in der Logistik hängt ganz wesentlich davon ab, wie effizient die Fracht abgefertigt und umgeladen werden kann. Ständig kommen Schiffe und Züge an, um Güter anzuliefern und entgegenzunehmen. Schnelle Be- und Entladevorgänge sind dabei elementar für die Einhaltung von Fahrplänen und die Erfüllung von Verträgen. Jede Verzögerung kann in der Lieferkette einen Dominoeffekt auslösen und den Hafenbetreiber zu einer Aufholjagd zwingen. Deswegen müssen Krane zwischen den geplanten Wartungsmaßnahmen zuverlässig arbeiten.

Stromag ist ein Anbieter von Brems- und Antriebslösungen für den Kranmarkt und bietet unter anderem Systeme für Portal- und Hafenkrane sowie Knickarmkrane an. Christian Klein, IP Global Product Manager, erklärt: „Wir waren schon geraume Zeit auf der Suche nach einer Gelegenheit, unsere Produkte für den Kranmarkt mit IIoT-Technologie zu kombinieren, um einen „intelligenten“ Kran zu realisieren. Es besteht der Wunsch, die Daten automatisch über in der Cloud gehostete Modelle zu analysieren, damit wir Erkenntnisse darüber gewinnen, wie diese Daten zur Verlängerung der Wartungsintervalle und zur Steigerung der Kranverfügbarkeit genutzt werden können. Die Duisburger Hafenverwaltung hat uns die perfekte Gelegenheit geboten, diese neuen Technologien in der Praxis zu erproben.“

Getriebe-Nocken-Endschalter, Bild: Stromag
Getriebe-Nocken-Endschalter mit passenden Encodern wurden installiert, um Daten zu Position, Drehzahl, Überdrehzahl und möglichen Fehlern zu liefern. - Bild: Stromag

In Kooperation mit Duisport-Personal montierte der Anbieter neue Systeme an einem Portalkran im Containerterminal. Ein anderer, baugleicher Kran blieb als Vergleichsobjekt für das neue System unverändert. Die Hubwerksbremsen samt Hydraulikaggregat sowie die Betriebsbremsen wurden allesamt ersetzt. Getriebe-Nocken-Endschalter mit passenden Encodern wurden installiert, um Daten zu Position, Drehzahl, Überdrehzahl und möglichen Fehlern zu liefern. Die hydraulischen Versorgungseinheiten wurden mit intelligenten Steuerungen ausgestattet. Das Hauptziel bestand darin, den Normalbetrieb des Krans nicht zu beeinflussen, um möglichst genaue Ergebnisse aus der Praxis zu gewährleisten.

Eine am Kran installierte SPS kommuniziert mit einer externen SPS und gibt den Betreibern über ein Dashboard Handlungsempfehlungen. Demnächst werden zusätzliche Systeme installiert, die Daten zu Windgeschwindigkeit, Temperatur und anderen Umweltfaktoren liefern sollen. Der Kran durchläuft derzeit eine drei- bis sechsmonatige Datenerhebungsphase, eine „Lernphase“, die eine ausreichende Informationsgrundlage für die Wartungsstrategie liefern wird.

KI identifiziert Parameter

Krandurchlauf, Bild: Stromag
Der Kran durchläuft derzeit eine drei- bis sechsmonatige Datenerhebungsphase. Diese „Lernphase“ soll eine ausreichende Informationsgrundlage für die Wartungsstrategie liefern. - Bild: Stromag

Die Fähigkeiten des Systems gehen jedoch weit über die reine Überwachung auf Fehler hinaus, wie Christian Klein schwärmt: „Das Problem bei der herkömmlichen Überwachung ist, dass sie nur Daten zu Ausfallzeiten liefert, was für den Hafenbetrieb viel zu spät ist. Sobald wir aber eine ausreichende Datenprobe in die Cloud geladen haben, können wir mit der systematischen Auswertung beginnen, um die Wartung vorausschauend zu planen. Hierfür verwenden wir ein modular aufgebautes Modellierungsprogramm. Wenn wir damit fertig sind, kann künstliche Intelligenz (KI) für uns die Parameter identifizieren, die die Funktion der Schlüsselsysteme am Kran beeinflussen. Das ermöglicht eine sehr gezielte, vorausschauende Wartung.”

Die generelle Entwicklungsarbeit an IIoT-Technologie für Portalkrane bietet zudem Potenzial für zukunftsweisende Wartungsunterstützung. Durch Augmented Reality (AR) in Form von digitalen Modellen des Krans und seiner Systeme, die direkt aus den vor Ort gesammelten Daten aktualisiert werden, will das Unternehmen die Fernwartungsunterstützung für Duisport weiter ausbauen. In Zukunft sollen Datenmodelle zudem mit einer intelligenten E-Commerce-Plattform kombiniert werden, um die Beschaffung von Ersatzteilen oder Vorratskomponenten zu rationalisieren. Mithilfe von AR-Headsets und den hochpräzisen Modellen kann der Hersteller außerdem ein neues Instandhaltungskonzept anbieten.

Wartungsintervalle vergrößern

Christian Klein beschreibt die Zukunft des Prozesses: „Die Entwicklung von IIoT-Technologien im Duisburger Hafen durch uns bietet noch viele weitere Möglichkeiten. Die verantwortliche Stelle war während der Versuche extrem unterstützend und offen. Man gab uns die Gelegenheit, zu demonstrieren, was neue, „intelligente“ Technologien für Krane leisten können. Wenn wir während dieses Pilotprogramms einen greifbaren Nutzen nachweisen können, werden wir die Zusammenarbeit fortsetzen, um die Verfügbarkeit zu maximieren und die Wartungsintervalle der Hafenkrane zu vergrößern.“

Durch Überwachungssysteme in Kombination mit in der Cloud gehosteten Modellen untersucht das Unternehmen das Potenzial von Interkonnektivität und KI für vorrausschauende Kranwartung. Durch diese Strategien sollen ungeplante Ausfallzeiten vermieden und gleichzeitig die Gesamtleistung des Systems verbessert werden.

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