Industrie 4.0

Antriebstechnik lernt denken

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Restlaufzeit der Wälzlager berechnen

Einen Schritt weiter geht die Restlaufzeitberechnung der einzelnen Lagern. Anhand der tatsächlichen Lastkollektive und Umgebungsbedingungen – die Daten beispielsweise zu Last, Drehzahl und vielen weiteren Parametern werden zyklisch im Betrieb erhoben – wird mithilfe von Bearinx in der Cloud jeweils eine nominelle Lebensdauer berechnet, aus der sich nach Abzug der tatsächlichen Betriebszeit eine neue nominelle Lagerrestlaufzeit ergibt. Diese erhält der Anwender aus der Softwareplattform direkt auf sein internetfähiges Endgerät.

„Diese Restlaufzeit ist wiederum ausschlaggebend für die Maschinen, sodass ich dann die Instandhaltung genauer planen kann: Ich weiß, ich habe statistisch gesehen nur noch eine bestimmte Restlaufzeit. Das heißt, ich muss zu einem bestimmten Zeitpunkt die Lager wechseln und kann bis dahin meine Produktion so planen, dass ich den Stillstand auffangen kann“, erklärt Keßler.

Solche sensorbasierten Überwachungssysteme sollen in Zukunft auch als „Industrie-4.0-Kit“ zum Nachrüsten für bestehende Maschinen angeboten werden. Dafür müssen allerdings noch einige Schritte im Vorfeld umgesetzt werden: Zum einen muss es möglich sein, vorhandene analoge Sensorik einzubinden, zum andern sind „Industrie-4.0-taugliche“ Komponenten nachzurüsten, wie beispielsweise mit Sensoren ausgestattete Linearführungen oder Schwingungsmesssysteme.

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Die Entwicklung hin zu intelligenten Antriebskomponenten ist rasant. Im letzten Jahr hatte Mayr Antriebstechnik beispielsweise schon ein Bremsenansteuermodul vorgestellt, das Sicherheitsbremsen nicht nur bestromen, sondern auch sensorlos überwachen kann. Dieser Roba-brake-checker erkennt den Schaltzustand des Aktors sowie Verschleiß der Bremsbeläge und detektiert damit sicherheitskritische Zustände vor ihrem Eintritt. Mögliche Veränderungen beim Bremsmoment können somit sofort erfasst und Gegenmaßnahmen eingeleitet werden. So kann höchste Betriebssicherheit für Maschinen und Anlagen gewährleistet werden.

Predictive Maintenance ist erst der Anfang

Anhand der Beispiele wird deutlich, dass der erste Nutzen von intelligenten Systemen zunächst Wartung und Instandhaltung, ganz besonders Predictive Maintenance, ist. Der Grund ist einfach: Hier lässt sich viel Geld sparen. Studien haben gezeigt, dass durch Predictive Maintenance der Anteil ungeplanter Stillstände um 70 % zurückgehen könnte. Man erwartet zudem 50 % weniger Ausfallzeiten sowie 20 bis 40 % geringere Wartungskosten für Produktionsanlagen und Medizinprodukte. Das Einsparpotenzial hinsichtlich Kosten und Zeit ist also enorm, sodass sich die Investitionen bald amortisieren könnten.

Doch dieser Einsatzbereich ist erst der Anfang. Je länger sich Hersteller und Anwender mit diesen Komponenten und der Digitalisierung beschäftigen, desto mehr Potenzial entdecken sie in den aktuellen Entwicklungen. So hat ABB beispielsweise bereits Anfragen von Kunden erhalten, auch andere Anwendungen mit dem Smart Sensor abzudecken. Schaeffler ist mit seinen Systemen auf einer Auswerte-und-Analyse-Basis und will in Zukunft aber seinen Kunden noch mehr Services – beispielsweise als App – zur Verfügung stellen. Ein weiterer Trend ist, über eine Cloud die Maschinendaten vieler Standorte zusammenzufassen und auszuwerten, um sowohl aus den Daten zu lernen (bessere Voraussagen zur realen Lebensdauer) als auch bei Stillstandszeiten die Produktion leichter umzuorganisieren. So zeigt sich, dass die intelligente Antriebskomponente ein zentraler Baustein für die automatisierte, sich selbst steuernde Fabrik und damit unverzichtbar für eine Industrie 4.0 ist.

Dieser Beitrag ist ursprünglich bei unserem Partnerportal MM Maschinenmarkt erschienen.

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