Im Rahmen des EU-geförderten Forschungsprojekts „iMAIN“ forscht imc an innovativen Konzepten für Condition Monitoring und Predictive Maintenance.
Der Hintergrund
Werkzeugmaschinen, wie etwa große hydraulische Pressen, sind extrem teuer und können im Fertigungs-Einsatz zentrale strategische Bedeutung haben. Fallen sie wegen Defekt oder Überlastung aus, kann das enorme Kosten verursachen und ganze Fertigungsstraßen lahmlegen. Da liegt es nahe, sie kontinuierlich zu überwachen, um ihren Zustand, den „state of health“ zu erfassen. Dies ermöglicht es, Verschleiß und drohende Ausfälle rechtzeitig zu erkennen. Das ist die grundlegende Idee des „Condition Monitoring“, einem Feld, auf dem sich mit moderner Messtechnik enorme Potentiale an Zuverlässigkeitsgewinn und Kosteneinsparungen heben lassen.
Mit intelligenten Analyse-Strategien kommt man so im Idealfall dazu, die Wartung nicht erst dann vorzunehmen, wenn das Kind schon in den Brunnen gefallen ist („reactive“), und auch nicht unnötig früh („preventive“), sondern genau dann, wenn aufgrund der realen Belastungs-Historie ein drohender Verschleiß vorhergesagt werden kann. Ein solcher „Predictive Maintenance“-Ansatz eröffnet natürlich Möglichkeiten, vielfältige innovative Ideen einzubringen.
Das Forschungsprojekt „iMAIN“
Genau dies verfolgt das internationale Forschungsprojekt „iMAIN“, gefördert von der EUKommission im Rahmen des „Seventh Framework Programme“. Von imc-Seite sind der Entwicklungsleiter Dr. Franz Hillenbrand und der Produktmarketing-Experte Martin Riedel involviert. Innerhalb eines Konsortiums von Firmen und Instituten aus Spanien, Schweden, Slowenien, sowie dem Fraunhofer Institut für Werkzeugmaschinen in Chemnitz, ist imc dort federführend für die Messtechnik verantwortlich bzw. für eine autonome Plattform zur Datenerfassung und Analyse.
Konzepte zur Live-Simulation
Vielversprechende Konzepte zur Live-Simulation von sogenannten „virtuellen Sensoren“ sollen bei der Ermittlung von Belastungsprofilen besonders gefährdeter Komponenten helfen.
Beispielsweise wird mit wenigen realen DMS-Sensoren das Belastungsprofil der massiv belasteten Ständer-Struktur der Presse ermittelt. Das Simulationsverfahren erhöht die Abdeckungsbreite der Überwachung, minimiert Sensor-Kosten und erlaubt auch die Analyse von kritischen, jedoch unzugänglichen, oder gar internen Stellen.
Die eMaintenance Cloud
Weitere Schwerpunkte des Projekts liegen in der Vernetzung derartiger Systeme über Internet-Plattformen. Eine „eMaintenance Cloud“ erlaubt z.B. nicht nur flexiblen Zugriff und Administration, sondern bringt auch die Anwender, Servicespezialisten, Hersteller und Forschungsexperten zusammen. Dies geschieht über den Austausch von Daten. So profitieren alle von den kontinuierlich wachsenden Erkenntnissen.
Neben der Integration vielfältiger Sensoren und Signalquellen, Protokolle und Kommunikation der Maschinen-Steuerung sind insbesondere auch Drahtlos-Sensoren ein Teil des Konzepts. Diese sollen zur Messung an unzugänglichen und bewegten Teilen der Maschine eingesetzt werden. Sie werden vom spanischen Projektpartner ADVANTICSYS entwickelt und in eine homogene Systemstruktur eingebunden.
Integrierte Ansätze sind gefragt
Integrierte echtzeitfähige Signalanalyse und Simulation sind in der physikalischen Messtechnik ein Ansatz, mit dem sich imc schon seit geraumer Zeit beschäftigt. Dieses Knowhow kann imc im Rahmen des Projektes einsetzen und zugleich neue Aspekte erforschen.
Die Pilotanlage
Eine erste Pilotanlage wird beim slowenischen Hausgeräte-Hersteller Gorenje installiert. Sie überwacht eine 800-Tonnen Presse, die beim Projekt-Partner im Einsatz ist. So ist dies nicht nur ein Schritt auf dem Weg zur „Industrie 4.0“, der dieses allgegenwärtige Schlagwort mit Inhalt füllt und erfahrbar macht, sondern es ist ein ganz konkreter Schritt zu produktiven und effizienten Lösungen. Dazu tragen auch die intelligenten Messtechnik-Lösungen von imc bei.
Mehr erfahren?
Weitere Informationen gibt es auf der Projekt-Website: www.imain-project.eu