Erschienen am: 10.07.2017, Ausgabe SPS-MAGAZIN 7 2017

Kommunikation und Diagnose über das IoT

Baudis IoT
Digitalisierung erhöht Verfügbarkeit

Die Fabrik der Zukunft stellt zahlreiche neue Möglichkeiten in Aussicht: Individualisierte Produkte, optimierte Fertigungsprozesse, vorausschauende Wartung. Voraussetzung dabei ist immer die Erfassung, Kommunikation, algorithmische Verknüpfung und intelligente Auswertung von Daten. Entsprechend gilt es bisherige Fernwartungs- und Diagnoselösungen fit für die Zukunft zu machen.


Das Baumüller-Diagnosesystem Baudis wurde bereits 1995 vorgestellt und seither kontinuierlich weiterentwickelt. Es ist weltweit als digital vernetztes Fernwartungssystem im Einsatz. Bei Baudis IoT, der neuesten Version, handelt es sich um ein IoT-fähiges Kommunikations- und Diagnosesystem und damit um die logische Folge des bestehenden Systems. Es ermöglicht eine intelligente Vernetzung von Objekten via Internet und die Analyse von Daten. Das Konzept ist denkbar einfach: Der Motorzustand oder der Zustand einer elektrischen oder mechanischen Komponente wird über interne Signale und Sensoren erfasst. Die Signale werden von der Baudis IoT-Box verarbeitet und an einen lokalen PC, Server oder eine Cloudlösung gesendet. Mit den aufbereiteten Daten wird eine genaue Diagnose erstellt und der Nutzer in Bedarfsfällen gewarnt. Zusätzlich gibt es bedarfsorientierte Aktionsempfehlungen.

Bild: Baumüller Holding GmbH & Co. KG

Mit Baudis IoT hat Baumüller eine Lösung zur vorausschauenden Wartung vorgestellt, die noch einiges mehr kann. Es ist die Weiterentwicklung des vor mehr als 20 Jahren von Baumüller entwickelten Diagnosesystems Baudis. Dieses System ist aktuell für Condition Monitoring und zur Bestandsaufnahme im Einsatz und wird erfolgreich weltweit bei Maschinen und Anlagen eingesetzt. Bei der neuen Version Baudis IoT handelt es sich um ein IoT-fähiges Diagnose- und Kommunikationssystem. Es ermöglicht eine einfache Vernetzung von Maschinen und Anlagen via Internet und die darauf aufbauende intelligente Analyse von Daten. Die vernetzte Version profitiert dabei von der langjährigen Erfahrung des Fernwartungssystems. Die neue Lösung kann unabhängig vom Hersteller der Automatisierungskomponenten und der Sensorik eingesetzt und daher problemlos nachgerüstet werden. Entsprechend ist Baudis IoT damit auch gut für Brown-Field-Lösungen geeignet.

Intelligentes Diagnose- und Kommunikationssystem

Das vernetzte System besteht aus Sensoren, einer Baudis IoT Box und einer einfach zu bedienenden Software mit Smart-Data-Algorithmen. Die Erfassung der Daten erfolgt über dezentrale Sensoren am Antrieb oder auch an einer elektrischen oder mechanischen Komponente. Die Sensoren erfassen z.B. den Motorzustand und können so Lagerschäden melden oder eine Schwingungsmessung erstellen, um Verschleißerscheinungen an mechanischen Komponenten frühzeitig zu erkennen. Die erfassten Daten werden in der Baudis IoT Box gesammelt und an eine Auswerteinheit weitergeleitet. Hierbei stehen zwei Varianten zur Vernetzung von Maschinen und Anlagen zur Verfügung: Fällt die Entscheidung zugunsten einer lokalen Nutzung, so werden die am Antrieb erfassten Daten direkt beim Betreiber vor Ort ausgewertet. Wird die Remote-Option bevorzugt, wandern die Daten in eine Cloud-Lösung und werden entweder zentral beim Kunden oder extern, bei einem Servicedienstleister, archiviert und analysiert. Vorteile bei Variante zwei: Die Vernetzung von Werken und Standorten in der Cloud oder über einen zentralen Server, d.h. an eine Auswerteeinheit, ermöglicht Vergleiche. Extern erfolgt die Auswertung zu jeder Zeit mit den aktuellsten verfügbaren Algorithmen.

Daten-Handling als Dienstleistung

Für den Maschinenbauer ist Baudis IoT eine gute Möglichkeit, das System als Option anzubieten und einen Mehrwert für die Kunden zu schaffen. Baumüller kann auf Wunsch komplett die Installation, Überwachung und Wartung des IoT-Systems übernehmen. Zusammenfassend ermöglicht das Kommunikations- und Diagnosesystem die laufende Überwachung des Maschinenzustandes, eine Datenerfassung sowie -analyse und die Generierung und Ausgabe einer Aktionsempfehlung. Die Auswertung erfolgt zu jeder Zeit mit den aktuell verfügbaren Algorithmen. So wird das System kontinuierlich intelligenter gemacht und entwickelt mit Hilfe von Algorithmen eigenständige Lösungen. Durch die Vermeidung von Fertigungsfehlern erhöht sich die Produktivität - automatisch durch einen selbstregelnden Machine-Learning-Prozess.