InnovationsForum Predictive Maintenance ein Baustein zur Gesamtlösung

Redakteur: Silvano Böni

Wissen ist Macht! Wissen darüber, wie und wo Optimierungspotientiale in der Fertigung liegen. Dieses alte Sprichwort gilt auch und gerade jetzt im Zeitalter Industrie 4.0. Die Anzahl der «Stellschrauben» und Verbesserungsmöglichkeiten ist unendlich gross.

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Prozess-, Maschinen- und Diagnosedaten können mit den ifm Softwarelösungen umfänglich ausgelesen, ausgewertet und diagnostiziert werden.
Prozess-, Maschinen- und Diagnosedaten können mit den ifm Softwarelösungen umfänglich ausgelesen, ausgewertet und diagnostiziert werden.
(Bild: Ifm)

Da nicht alle Dinge zur gleichen Zeit mit der gleichen Aufmerksamkeit betrachtet werden können, gilt es in der Fertigung, die Stellschrauben herauszufinden, welche den grössten Optimierungsgrad hervorbringen. Ein wichtiger Baustein hierbei sind Massnahmen zu Predictive Maintenance. Die zumeist über IO-Link gelieferten Prozess-, Maschinen- und Diagnosedaten können beispielsweise mit den ifm Softwarelösungen umfänglich ausgelesen, ausgewertet und diagnostiziert werden.

Aus Daten werden Informationen

Condition Monitoring bildet schon seit Jahren die Vorstufe zu Predictive Maintenance ab. Die Erweiterung der Prognosen hin zur vorausschauender Wartung erfordert zusätzliche Informationen. Diese beziehen sich sowohl auf die Menge der zu erfassenden Daten als auch auf deren Verarbeitung.

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  • Predictive Maintenance benötigt folgende Basisdaten:
  • Maschinenzustandsdaten,
  • periphere Daten aus Umgebungsmerkmalen wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Luftdruck und
  • Prozessdaten,
  • ERP-Daten.

Daraus lassen sich wertvolle Informationen über den Zustand von Lüftern, Pumpen, Werkzeugmaschinen, Schweissrobotern und Pressen ableiten. Zur Überwachung der kritischen Komponenten ist applikationsspezifisches Wissen bei der Auswahl der Sensorik und deren Platzierung von grosser Bedeutung.

Eventtipp: SMM InnovationsFORUM Automation Das SMM InnovationsFORUM Automation ist der Treffpunkt der Schweizer Automationstechnik. Informieren Sie sich aus erster Hand über die neuesten Trends in der Branche. Das Themenspektrum reicht von predictive Maintenance über Mensch-Roboter-Kollaboration bis hin zum Einsatz von digitalen Zwillingen und künstlicher Intelligenz.
Wann: Dienstag, 10. September 2019
Wo: Messe Bern
Informationen: www.smm-innovationsforum-automation.ch

Applikationsbeispiele aus der Praxis

Filterüberwachung an der Platinen-Reinigung einer Karosseriepresse

Bei der Platinen-Reinigung wird entstehender Öl-Nebel mit Schmutzpartikeln abgesaugt. Aus den Daten der Kenngrössen Differenzial-Druck am Filter und der Messung der Hubzahl einer Presse werden von der Software Analysen erstellt. Intelligente Algorithmen ermöglichen so, eine Vorausberechnung des richtigen Zeitpunktes zum Wechsel des Filters. Anstelle der 14-tägigen Filterwechselzyklen erreicht man damit das Ziel des bedarfsorientierten Filterwechsels (produktabhängig, arbeitszeitabhängig, verschmutzungsabhängig); Berechnung bis auf 2 Tage genau im Voraus und optimale Ausnutzung der Filterstandzeit; in der Regel kann das eine Verlängerung der Nutzung auf bis zu 3 Monate bedeuten.

Applikation Pneumatikzylinder

Im Automatisierungsprozess kommt Spannzylindern eine bedeutende Rolle zu. Entstehen hier Probleme durch Verschmutzung oder durch Leckagen gerät der Prozess schnell in einen kritischen Bereich. Noch grössere Aufmerksamkeit bedarf die Überwachung der Zylinder der Schweisszange, welche verantwortlich für den richtigen Anpressdruck und die Qualität der Schweissung sind. Hier ist es gelungen über entsprechende Algorithmen den optimalen Zeitpunkt des Austausches zu erkennen und zu melden. Ein Wechsel wird dadurch planbar und es entstehen keine Produktionsstillstände. Auf einen Tag genau kann vorausberechnet werden, wann der Zylinder einen für die Applikation kritischen Punkt erreicht.

Applikation Pressenüberwachung

Über die Kenngrössen Kraft, Kippung, Ölqualität, Druck, Schwingung, Hub, Zahl, Werkzeugnummer, Temperaturen und Betriebszustand können Anomalien in der Presse erkannt werden. Die sinnvolle Platzierung entsprechender Sensorik liefert Kennzahlen, welche die Software über Algorithmen in Korrelation stellt. Entstehen hier Abweichungen bei voneinander abhängigen Grössen, wird dies sofort erkannt. Risse in den Säulen und dem Kopfstück der Presse können somit vermieden werden.

Kundennutzen durch Erreichung / Verlängerung des Abnutzungsvorrats

Prädiktive Instandhaltung

  • Kosteneinsparung durch Verringerung der Stillstands Zeiten
  • Gezieltes Einwechseln von Werkzeugen
  • Qualitätssicherung
  • Höhere Verfügbarkeit der Anlage durch Steigerung des OEE
  • Ersatzteilkosten einsparen SMM

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