CONDITION MONITORING
Optimierung in Echtzeit
Die steigende Automatisierung, Digitalisierung und Vernetzung von Maschinen im Zuge von Industrie 4.0 bedingt intelligente Überwachungssysteme, um die gesamte Wertschöpfungskette in Echtzeit steuern und optimieren zu können.
Die Basis hierfür bilden Sensornetzwerke und maßgeschneiderte Algorithmen zur Klassifikation von Ereignissen sowie der Erkennung von Trends.
Unterschiede der Zustandsüberwachung
Strukturüberwachung (Structure-Health-Monitoring – SHM) und Zerstörungsfreie Prüfung (Non-destructive Testing – NDT)
- Ziel: Identifikation von Strukturschäden
- Erkennung, Lokalisierung und Klassifizierung von inneren (unsichtbaren) Schädigungen
Maschinenüberwachung
- Ziel: Sicherheit und Funktionalität der Maschine/Anlage
- Überwachung der Maschinenstruktur
- Verschleiß/Schäden erkennen, z.B. durch Trendanalysen
- Vermeidung von Ausfällen durch frühzeitige Diagnose („Predictive Maintenance“)
Prozessüberwachung
- Ziel: Steigerung der Prozessqualität und Maschineneffizienz
- Analyse von Prozessänderungen
- Detektion von Prozessstörungen in Echtzeit
- Online-Qualitätsüberwachung der Bauteile
Amitronics
multisensorische Zustandsüberwachung
Viele Ereignisse und Zustände lassen sich nur über sekundäre Effekte, wie Körperschall oder die Kombination verschiedener Messgrößen (multisensorische Zustandsüberwachung) erfassen und bewerten.
Neben der Implementierung und gezielten Platzierung der Sensorik stellt die Analyse und Auswertung der großen Datenmengen eine der bedeutendsten Herausforderungen unserer Zeit dar.
Besonderen Wert legt die AMITRONICS auf das Pre-Processing und Feature-Extraction der Sensordaten, um einfache, robuste und physikalisch interpretierbare Algorithmen und Modelle abzuleiten.
Bei der Wahl und Generierung jener anwendungsspezifischen Features hilft uns die langjährige Erfahrung im Bereich der Strukturdynamik und Akustik.
Amitronics
Unterstützung in allen Aspekten des Condition Monitorings:
Konzeption, Auswahl und Platzierung der Sensorik
Messdatenerfassung
Pre-Processing
Feature-Extraction
Datenanalyse
Maschinelles Lernen
Klangmusteranalysen (Pattern Recognition)
Neuronale Netze und Deep Learning
Auswertung und Darstellung der Ergebnisse
Externe Kommunikation z.B. mit der Maschinensteuerung
CONDITION MONITORING
Bisherige Anwendungen
und Expertise
Strukturüberwachung
Strukturüberwachung an Flugzeugleichtbaustrukturen
Mobiles Strukturüberwachungs-system
Mobiles Strukturüberwachungssystem für CFK-Strukturen mittels Lambwellen
Prozessüberwachung
Prozessüberwachung und Prozessoptimierung von Werkzeugmaschinen (z.B. Selective Laser Melting Anlagen)
Umfassende Analysen
Maschinenüberwachung, Trendanalyse und Predictive Maintenance
Zerstörungsfreie Prüfung
Zerstörungsfreie Prüfung (z.B. von Elektronikbaugruppen)
Condition Monitoring und Predictive Maintenance
INDUSTRIE 4.0 - VORAUSSCHAUENDE WARTUNG
Predictive Maintenance ist eine Schlüsselkomponente der Industrie 4.0, die es ermöglicht, den Zustand von Maschinen und Anlagen vorherzusagen und vorbeugende Wartungsmaßnahmen durchzuführen, um Ausfälle zu vermeiden.
Die Grundlage von Predictive Maintenance bildet die automatisierte kontinuierliche Erfassung und Sammlung von Maschinendaten durch Sensoren und Überwachungssysteme. Diese Daten werden analysiert, um potenzielle Probleme zu erkennen, wobei verschiedene Analysetechniken wie maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz zum Einsatz kommen.
Die Vorteile von Predictive Maintenance sind vielfältig: Sie ermöglicht gezielte und automatisierte Wartungsmaßnahmen, minimiert Ausfallzeiten und Reparaturkosten, verbessert die Anlagenverfügbarkeit und steigert die Effizienz, Produktivität und Rentabilität. Im Vergleich zur reaktiven oder präventiven Wartung zeichnet sich Predictive Maintenance durch eine datengetriebene, vorausschauende und bedarfsgerechte Wartung auf Basis von Echtzeitdaten aus.
Technologie und Anwendungen
Algorithmen der Industrie 4.0
Alles in allem spielen Algorithmen eine entscheidende Rolle für den erfolgreichen Einsatz von Condition Monitoring Systemen, um Daten in verwertbares Wissen umzuwandeln und so den sicheren und effizienten Betrieb von Maschinen und Anlagen zu gewährleisten. Je ausgefeilter die Algorithmen sind, desto präziser und proaktiver kann die Zustandsüberwachung erfolgen.
Maschinelles Lernen: In vielen Condition Monitoring Anwendungen werden Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt, um Muster und Trends in den gesammelten Daten zu erkennen. Diese Algorithmen können z.B. Anomalieerkennung verwenden, um ungewöhnliches Verhalten von Maschinen zu erkennen, oder Prognosemodelle erstellen, um zukünftige Ausfälle vorherzusagen.
Künstliche Intelligenz (KI): KI-Algorithmen, einschließlich neuronaler Netze und Deep Learning, werden in fortgeschrittenen Condition Monitoring Systemen eingesetzt, um komplexe Muster und Beziehungen in den Daten zu erkennen. Dies kann die Genauigkeit der Zustandsüberwachung erhöhen und Frühwarnungen ermöglichen.
FAQ
Was ist Condition Monitoring?
Beim Condition Monitoring handelt es sich um eine Technik zur fortlaufenden Überwachung des Zustands von Maschinen, Anlagen oder Systemen. Dabei werden Sensoren und Messgeräte eingesetzt, um relevante Parameter wie Vibrationen, Temperaturen, Drücke oder Schwingungen zu erfassen und den Zustand der überwachten Komponenten oder Systeme zu bewerten.
Warum ist Condition Monitoring wichtig?
Condition Monitoring ist wichtig, um den Zustand von Maschinen und Anlagen zu überwachen, potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen und vorbeugende Wartungsmaßnahmen zu ergreifen. Dadurch können ungeplante Ausfälle reduziert, die Lebensdauer der Komponenten verlängert und die Betriebskosten optimiert werden.
Wie wird Condition Monitoring durchgeführt?
Condition Monitoring umfasst die Installation von Sensoren und Messgeräten, die kontinuierlich Daten über den Zustand der überwachten Komponenten erfassen. Diese Daten werden dann analysiert, um Veränderungen, Abweichungen oder Anomalien zu erkennen. Auf Basis dieser Analyse können Maßnahmen wie Wartung, Reparatur oder Austausch der betroffenen Komponenten geplant werden.
Welche Parameter werden beim Condition Monitoring überwacht?
Beim Condition Monitoring können verschiedene Parameter überwacht werden, je nach Art der Maschine oder Anlage. Dazu gehören Vibrationen, Temperaturen, Drücke, Schwingungen, Geräusche, Stromverbrauch, Ölzustand und vieles mehr. Die Auswahl der überwachten Parameter hängt von den spezifischen Anforderungen und den potenziellen Schwachstellen der überwachten Komponenten ab.
Was sind die Vorteile des Condition Monitoring?
Condition Monitoring bietet zahlreiche Vorteile. Dazu gehören die frühzeitige Erkennung von Problemen oder Verschleiß, die Vermeidung ungeplanter Ausfallzeiten, die Verbesserung der Anlagenverfügbarkeit, die Senkung der Wartungskosten, die Optimierung von Wartungsplänen und die Verlängerung der Lebensdauer der Komponenten.
