Industrie 4.0 und Predictive Maintenance, Bild: Hannover Messe

Dank Big Data lassen sich intelligente Komponenten von jedem Fleck der Erde aus überwachen und steuern. Bild: Hannover Messe

Stand-by-Ventile der Serie SBV, Bild: SMC
Energie sparen lässt sich mit den neuartigen Stand-by-Ventilen der Serie SBV von SMC. Sie reduzieren den Druckluftverbrauch. Bild: SMC

Das Thema Predictive Maintenance wird auf der kommenden MDA im Rahmen der Hannover Messe eine zentrale Rolle spielen. Die Anwender von Maschinen und Fahrzeugen wollen nicht warten, bis eine Komponente ausfällt, sie möchten diese aber auch nicht auf Verdacht auswechseln. Das müssen sie auch nicht, denn führende Unternehmen der Antriebs- und Fluidtechnik haben Systeme entwickelt, mit denen zum Beispiel Wälzlager, Getriebe, Elektromotoren, Hydraulikpumpen sowie Druckluftflüssigkeiten kontinuierlich überwacht werden.

„In der vernetzten Produktion und in der Industrie-4.0-Umgebung ist die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) ein wichtiger Baustein. Intelligente Komponenten können mittels integrierter Sensorik Daten in Echtzeit aufnehmen und an ein Auswertesystem übertragen. Predictive Maintenance ist eine hervorragende Strategie, um das Zusammenspiel zwischen Maschinenbau und IT effektiv zu nutzen“, sagt Peter Synek, stellvertretender Geschäftsführer, Fachverband Fluidtechnik im VDMA.

Zylinder, Bild: Aventics
Die neuen Zylinder von Aventics erfüllen alle einschlägigen europäischen Normen für den Einsatz im Lebensmittel-Spritzbereich. Bild: Aventics

Condition Monitoring war schon ein zentrales Thema vergangener MDA-Messen. Neu sind jedoch die Erkenntnisse, die sich aus der Zustandsüberwachung ziehen lassen. Intelligent ausgewertet, erlauben die in Echtzeit gewonnenen Daten den Service oder Austausch von Komponenten zum exakt richtigen Zeitpunkt – ohne vorgegebene Wartungsintervalle und bevor sie ausfallen.

Wie das funktioniert, lässt sich an Wälzlagern gut demonstrieren. Führungsgrößen sind hier Schwingung, Temperatur und Drehzahl. Sie werden kontinuierlich erfasst und so ausgewertet, damit Unregelmäßigkeiten detektiert und ihre Auswirkung auf die Lagerlebensdauer errechnet werden. Gleichzeitig können Heißläufer per Temperaturüberwachung ermittelt werden. Diesen Service bietet Schaeffler für Wälzlager zum Beispiel von Windkraftanlagen und Schienenfahrzeugen. Die Daten werden in der Schaeffler-eigenen Cloud ausgewertet, das Ergebnis steht im Klartext zur Verfügung. Der Anwender muss also nicht mehr – wie beim Condition Monitoring – Kenntnisse über die Auswertung der Sensordaten vorweisen können. Die Auswertung übernimmt das System, der Lagerzustand kann per Internet weltweit abgerufen werden, ebenso die errechnete Restlaufzeit auf Basis realer Lastkollektive.

Logo Hannover Messe und MDA

Diese Micro-Services der datenbasierten vorausschauenden Instandhaltung werden aktuell stark nachgefragt, nicht nur in der elektromechanischen Antriebstechnik. Bei hydraulischen Antrieben lassen sich zum Beispiel Partikelzähler in Predictive-Maintenance-Systeme einbinden. Parker hat ein solches System entwickelt und wird es während der MDA nicht nur auf dem eigenen Stand, sondern auch auf dem VDMA-Forum in Halle 19 präsentieren, das in unmittelbarer Nähe zur zweiten Sonderschau Predictive Maintenance organisiert wird. Bei Bosch Rexroth heißt das vorgestellte Predictive-Maintenance-Tool OdiN. Die Abkürzung steht für Online Diagnostic Network und bezieht neben der Sensorik und Cloud-basierten Anwendungen auch die Methodik des Machine Learning ein. 

Durch Big Data wird es immer einfacher, instandhaltungsrelevante Daten zu sammeln und zu verarbeiten. Unterstützt wird dieser Trend durch Kooperationen zum Beispiel von Sensor- und Antriebsherstellern: Aventics und der Sensorspezialist ifm arbeiten künftig zusammen, um Betriebsdaten beispielsweise von Pneumatikzylindern vollständig und unabhängig von der Maschinensteuerung online zu überwachen und zu analysieren. Schaeffler und IBM haben eine strategische Partnerschaft geschlossen mit dem Ziel, Antriebe in kritischen Anwendungen wie eben Windkraftanlagen und Zügen kontinuierlich zu überwachen.