Mit Datenanalysen auf Basis mathematischer Vorhersagemodelle lässt sich früh erkennen, wenn sich Zustände grundlegend ändern. Was in der Finanzindustrie seit langem zum Standard zählt, könnte Anlagenbetreibern erhebliche Instandhaltungsausgaben ersparen. Viele Maschinenhersteller halten sich mit solchen Angeboten allerdings noch zurück und überlassen externen Spezialisten somit einen interessanten Markt.
Die Kommunikationsbeziehungen einer digitalisierten Fabrik lassen sich meist in drei Domains (OT = Operational Technology, CT = Cloud Technology, IT = Information Technology) gliedern. Ein Predictive Maintenance-Gateway wird typischerweise direkt in der OT-Domain eingesetzt. (Bild: SSV Software Systems GmbH)
Dabei waren Systeme zur Vorausschauenden Instandhaltung noch nie einfacher umzusetzen als heute. Durch den Hype um das Internet der Dinge in der Konsumerelektronik und anderen Marktsegmenten werden Monitoring-Sensoren kommunikationsfähiger und günstiger. Darüber hinaus bieten die meisten Anlagen mit ihren SPSen bereits viele geeignete Daten, die bisher in der Steuerung verborgen beziehungsweise isoliert sind. Um eine entsprechende Lösung einzurichten, sollte mithilfe eines Predictive Maintenance-Gateways auf diese Daten zugegriffen und geklärt werden, welche für die Zustandsüberwachung relevanten Informationen sich aus diesen Daten gewinnen lassen. Am Beispiel eines pneumatischen Subsystems zum Materialtransport in einer Fertigungszelle lässt sich das illustrieren: Es besteht aus einem Führungszylinder mit einem Druckluft-bewegten und SPS-gesteuerten Schlitten, der sich jeweils zwischen linker und rechter Endposition hin und her bewegt. An den Endpunkten des Führungszylinders befindet sich ein Näherungssensor mit einem Schaltpunkt, um der SPS vom Typ Siemens S7-1200 die aktuelle Endposition des Schlittens anzuzeigen. Nur durch den Netzwerk-Zugriff per RFC1006-Protokoll (ISO-on-TCP) auf die beiden S7-1200-Eingänge für X1 und X4 lassen sich im PM-Gateway schon einmal die folgenden Condition Monitoring-Informationen gewinnen:
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Alle Zeitmessungen und Berechnungen zur Schlittengeschwindigkeit sind relativ ungenau, solange nur die digitalen Näherungssensorsignale der Endpunkte X1 und X4 zur Verfügung stehen. In der Schlittenlaufzeit zwischen diesen Endpunkten sind auch die von verschiedenen Parametern abhängigen Dämpfungsphasen der Stoßdämpfer-Hubstrecken (Zeitspannen t1 und t2 in der Abbildung links) enthalten. Insofern wird der Schaltzeitpunkt der Näherungssensoren an X1 und X4 immer um die nicht konstante Energieabsorptionszeit der Stoßdämpfer verzögert. Die beiden Stoßdämpfer an den Schlittenenden sind aber auch die kritischen Komponenten des gesamten pneumatischen Subsystemes. Reicht die Dämpfung nicht mehr aus, fährt der Schlitten ungebremst an den Anschlag des Führungszylinders. Dadurch kann es zu irreparablen Schäden am gesamten Subsystem kommen. Insofern ist es sinnvoll, den Zustand der Stoßdämpfer in das Condition Monitoring einzubeziehen und hierfür zusätzliche Sensoren zu installieren. Will man nun die Wirkung der Stoßdämpfer für das Condition Monitoring messen, sollten die einfachen Näherungssensoren mit je einem Schaltkontakt durch eine spezielle Variante mit zwei Schaltkontakten ersetzt werden. Der räumliche Abstand zwischen den beiden Schaltern in einem Näherungssensor wird bei der Inbetriebnahme in einen direkten räumlichen Zusammenhang zur Stoßdämpfer-Hubstrecke gesetzt. Diese Erweiterung ergibt mit X2 (Anfang der Hubstrecke linker Stoßdämpfer) und X3 (Anfang der Hubstrecke rechter Stoßdämpfer) zwei neue Punkte auf der X-Achse. Da X1 und X4 ja nicht nur den Schlittenendpunkten auf dem Führungszylinder, sondern auch dem jeweiligen Ende der Stoßdämpfer-Hubstrecken entsprechen, lassen sich nun die Zeitspannen t1 (Hubzeit linker Stoßdämpfer) und t2 (Hubzeit rechter Stoßdämpfer) für jede Schlittenbewegung Millisekunden-genau ermitteln.
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Zeitschrift für Industrie 4.0, Internet of Things & Digitale Transformation
