Automatisierte Lagersysteme sind eines der Steckenpferde des Automatisierungsspezialisten Lenze. Zusammen mit dem Fraunhofer IEM entwickelte die Firma jetzt einen KI-basierten Wartungsassistenten für ihre Hochregallager. So vermeidet das Unternehmen ungeplante Stillstände und spart Zeit und Kosten. Künftig sollen auch Kunden dieses System für ihre Intralogistik erwerben können. Gefördert wurde die Zusammenarbeit der Lenze-Tochter Encoway mit dem Fraunhofer IEM im It’s OWL-Projekt Easy.
Leistungsfähige Antriebe und eine ausgeklügelte Steuerung der Transportsysteme: Damit ermöglicht Lenze die automatisierte Bestückung und Entnahme in seinen Hochregallagern bei bis zu 25.000 Warenbewegungen pro Tag. Die Wartung dieser komplexen Systeme ist ebenso wichtig wie aufwendig. Fällt eine Maschine aus, kommt der gesamte Prozess ins Stocken. Je nachdem, wie schnell ein Fehler gefunden und behoben wird, kann der Stillstand im Lager mehrere Tage dauern -und enorme Kosten verursachen.
Um Ausfallzeiten zu vermeiden, setzt Lenze seit kurzem auf einen KI-basierten Wartungsassistenten: Ein Machine-Learning-Algorithmus deckt kritische Zustände auf, die ein unmittelbares Eingreifen erfordern. Zum anderen erkennt und lokalisiert der Algorithmus entstehende Defekte oder zunehmenden Verschleiß an Komponenten, bevor sich Auswirkungen für den Lagerbetrieb ergeben. Wenn beispielsweise die Führungs- oder Antriebsräder der Regalbediengeräte stark abgenutzt sind, erkennt der Wartungsassistent den drohenden Ausfall rechtzeitig und kann die betroffene Stelle lokalisieren. Die Mitarbeitenden können dann den Austausch der Räder planen – abhängig von Faktoren wie Arbeitsplänen, Lieferfristen oder Ersatzteillieferungen. “So planen wir Reparaturen und Austausche an unseren Maschinen künftig systematisch in laufende Prozesse ein. Das erhöht die Verfügbarkeit unserer Anlagen und damit ihre Wirtschaftlichkeit”, sagt Dr. Heiko Stichweh, Abteilungsleiter Innovation bei Lenze.
Der Wartungsassistent zieht seine Informationen aus der bestehenden Sensorüberwachung der Antriebsmotoren. Die Motoren fungieren als Schnittstellen zwischen den Maschinen und dem Wartungsassistenten. Läuft im Gesamtsystem etwas unrund, wird in den Motordaten eine Abweichung vom Normalzustand detektiert. “Wir haben unsere Algorithmen so ausgelegt und trainiert, dass sie fähig sind, jegliche Zustandsveränderungen zu erkennen und zu verorten”, erläutert Maximilian Bause, Machine-Learning-Experte am Fraunhofer IEM. Wollen Kunden von Lenze den Wartungsassistenten einsetzen, können sie also auf bestehende Sensorik zurückgreifen.
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