Experten diskutieren über Predictive Maintenance

Der Anwender von heute will wissen, wie er mit seinen digitalen Hilfsmitteln eine bessere Predictive Maintenance (PM) realisieren kann. Auf dem Forum Motion & Drives der Hannover Messe und des VDMA erlebten dies vor allem Aussteller zweier Sonderausstellungen. „Die Besucher steuerten unseren Stand auf der Sonderschau ‚Smart Power Transmission and Fluid Power Solutions‘ ganz gezielt an“, erzählt Dierk Peitsmeyer, Produkt-Portfolio-Manager bei Bucher Hydraulics. „Insgesamt scheinen sich viele neue Anwendungen wie Predictive Maintenance im Anfangszustand zu befinden. Unsere Lösung und Demonstration führen zum Nachdenken über smarte Konzepte und deren Nutzen, aber es dauert noch etwas bis zur Realisierung.“

Nachdenken über einen neuen Weg regte Dr.-Ing. Tolgay Ungan, CEO und Gründer von Endiio aus Wien an, dessen Unternehmen auf der PM-Sonderschau die IoT-Sensor-Plattform vorstellte. Sie arbeitet mit echtzeitfähiger Low-Power-Funktechnologie. So lassen sich laut Ungan einfache und wartungsfreie, drahtlose Sensornetzwerke in der Industrie verwirklichen. Auf dieser Basis entstand die Retrofit-Box, mit der sich ältere sensorlose Maschinen und Systeme nachträglich zu smarten Anlagen nachrüsten lassen. „In Fabriken auf der ganzen Welt befinden sich rund 60 Millionen Maschinen in Betrieb“, rechnete Ungan vor. „Etwa 90 Prozent davon sind weder intelligent noch vernetzt. Über 70 Prozent  von ihnen sind über 15 Jahre alt.“ Hier seien Retrofit-Lösungen gefragt, deren drahtlose Sensorsysteme den Prozess der bedarfsgesteuerten Zustandsüberwachung und der vorausschauenden Wartung positiv beeinflussen könnten.

Predictive Maintenance (PM) hat sich nach Ansicht von Dr.-Ing. Dietmar Tilch, Leiter Condition Monitoring (CM) bei ZF Friedrichshafen „in den letzten Jahren als das Schlagwort für den nachhaltigen wirtschaftlichen Betrieb von Maschinen und Anlagen entwickelt“. Die Möglichkeiten des Internet-of-Things habe dieses Thema weiter beflügelt. Trotzdem sei es nach wie vor nicht einfach, funktionierende Geschäftsmodelle auf diesem Gebiet zu entwickeln und zu etablieren. Ein Grund sei das sehr breite Anwendungsfeld. „Es ist das umfassendste Thema, mit dem ich in meiner 30-jährigen Berufszeit konfrontiert wurde“, meinte Dr. Tilch im Rückblick. „Die Cloud kann mir nun helfen, den Überblick zu behalten.“ Das betrifft zum Beispiel den Einsatz in Lkw, bei denen es einen Trend zu großen geleasten Flotten gibt, die künftig autonom ohne Fahrer unterwegs sind.

Neue Servicemodelle funktionieren nur mit entsprechender Datenanalyse. Dazu benötigt ZF Zugang zu den Anwendungsdaten der Kunden, die dann in die eigene Cloud überspielt werden. Als Ergebnis bekommen die Kunden eine Zustandsinformation mit einer Lebensdauer-Prognose der betreffenden Komponenten zurück. Den dabei verwendeten digitalen Zwilling nutzt der Fachmann mit Blick auf die vorausschauende Instandhaltung nicht als absolutes, sondern als bedarfsorientiertes Abbild der physikalischen Wirklichkeit. Doch oft kommt es zum Zusammenspiel von Bauteilen verschiedener Hersteller. Um realistische Aussagen für Predictive Maintenance zu erhalten, bedarf es daher auch der Daten anderer Hersteller. Gefragt sei also eine Cloud-to-cloud-communication. Hier arbeite ZF beispielsweise mit dem Lagerhersteller Schaeffler zusammen.

Findet die Industrie 4.0 weitere praktikable Lösungen für die Predicitive Mainteance, verwandelt sich die fragende Mimik im Gesicht der Messebesucher künftig in fasziniertes Staunen. Die Entwicklungsgeschichte in diesem Bereich ist noch lange nicht zu Ende erzählt. fl