19.05.2020

Anomalie-Erkennung für die Antriebstechnik

Vorhersage von Qualität und Verfügbarkeit

Auf der Hannover Messe 2019 hatte Wittenstein smarten Getriebe mit integrierter Sensorik, Datenauswertung und IO-Link-Schnittstelle vorgestellt. Mittlerweile sind sie in zahlreichen Anwendungen zu finden - und belegen dort, dass sich mit digitalisierter Antriebstechnik und passenden Services die Qualität und Verfügbarkeit von Prozessen zuverlässig überwachen lässt.


Einer der ersten Use Cases der Anomalie-Erkennung war ein Wittenstein-internes Projekt aus der zerspanenden Teilebearbeitung.
Bild: Wittenstein SE / Ansgar Pudenz

Komponenten identifizieren, Sensordaten sammeln, speichern und übertragen, Schwellwerte überwachen sowie Histogramme und Historien erstellen - all das sind Aspekte, um über die smarten Cynapse-Getriebe Intelligenz in den ganzen Antriebsstrang zu bringen. Darauf aufbauend entstehen bei Wittenstein aktuell neue Services. Sie laufen nicht mehr auf der Komponente selbst, sondern auf der vorhandenen Infrastruktur der Maschine. Der Grund hierfür ist die integrative Nutzung weiterer Datenquellen, wenn der digitale Service z.B. Sensor- und Maschinendaten miteinander verheiratet. Und dadurch eine sichere Vorhersage von Qualität, Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit möglich macht.

Sensordaten sammeln und visualisieren

Die Entwicklung smarter Anlagenkonzepte durch die Maschinenbauer, aber auch die Digitalisierung zahlreicher Bestandsanlagen durch die Betreiber ist in vollem Gang. Unternehmen wollen Fehler abstellen, Kosten reduzieren, ohne Ausschuss produzieren oder die Energieeffizienz von Prozessen verbessern. Die Getriebe mit Cynapse-Feature geben dafür passende Werkzeuge an die Hand. Sie ermöglichen es, direkt an der Komponente prozessrelevante Werte wie Temperatur, Vibration, Beschleunigung und Einbaulage zu erfassen und einstellbare Schwellwerte zu überwachen. Ein Unterfangen, das in der Praxis manchmal schwierig ist, denn wer weiß schon, welche Vibrationsstärke normal ist und bei welcher Beschleunigungskraft ein Grenzwert zu setzen ist, der überhöhte Vibrationen meldet? Mit dem Cynapse-Monitor steht Anwendern ein Tool zur Verfügung, das die aufwändige Programmierung eigener Überwachungs-Apps und Visualisierungsoberflächen erspart. Neben der Komponenten-ID werden alle bereit gestellten Werte erfasst und in einem für verschiedene Endgeräte geeigneten Dashboard angezeigt - also zyklische und azyklische Sensordaten, Histogramme, Historien und Events. So ist etwa sofort erkenntlich, welcher Temperaturbereich oder welche Vibrationen sich im Betrieb am Getriebe typischerweise ergeben. Der Betreiber kann so den vom Hersteller definierten Schwellwert durch einen eigenen Schwellwert überschreiben und gegebenenfalls einen Warnhinweis ausgeben. Durch den Einblick in das Betriebsverhalten der Antriebsachsen können Schäden am Getriebe vermieden und Störungen im Prozess detektiert werden. Schon dieses Condition Monitoring hilft, Maschinen und Anlagen besser betreiben zu können. Am besten allerdings wäre es, Fehler zu erkennen, bevor sie auftreten, Verschleiß zu bemerken, bevor er sich als Maschinenausfall bemerkbar macht oder auch Ausschuss zu vermeiden, bevor er produziert wird. Auch hier will Wittenstein mit seinen Smart Services ansetzen. Mit der Anomalie-Erkennung hat das Unternehmen ein Tool entwickelt, das Fehler vor dem Entstehen bemerken kann - wie bereits verschiedene Use Cases zeigen. Die Vorgehensweise der Anomalie-Erkennung ist es, sich frühzeitig ankündigende Abweichungen von Sollprozessen zu registrieren.

Predictive Quality bei der Zahnträgerfertigung

Einer der ersten Use Cases der Anomalie-Erkennung war ein internes Projekt aus dem Bereich der zerspanenden Teilebearbeitung. Bei der Fertigung von Zahnträger für das Getriebe der Galaxie-Baureihe auf einer Werkzeugmaschine ist die bearbeitungstechnische Präzision im µm-Bereich entscheidend für die spätere einwandfreie Funktion. Wie auch bei anderen technischen Produkten gehen hohe Genauigkeitsanforderungen in der Regel einher mit erhöhter Ausschussgefahr, sollte sich der Sollprozess der Teilebearbeitung unbemerkt ändern. Fehler werden dann erst am fertigen Teil sichtbar - nach unnötigem Verbrauch von Maschinenkapazität, Material, Energie und Zeit. Die automatische Analyse der Vibrationsdaten beim Service Predictive Quality ermöglicht es künftig, ein Weglaufen des Sollprozesses zu erkennen und der Produktion von Schlechtteilen vorab zu vermeiden. Perspektivisch ist zudem denkbar, eine genaue Aussage zu treffen, über welche Betriebsdauer hinweg ein einwandfreier Sollprozess der mechanischen Bearbeitung gewährleistet ist. In diesem Zeitraum wird dann vorhersehbar ausschließlich in der geforderten Qualität gefertigt.

Predictive Availabilty in der Abfüllung

Der Aspekt der vorhersehbaren Zeitspanne, in der ein Prozess so abläuft wie er soll, spielt im Use Case einer Abfüllmaschine eine wichtige Rolle. Dem Anwender geht es darum, leicht verderbliche Produkte durchgängig in einer Charge abfüllen zu können. Unterbrechungen im Abfüllprozess und Instandhaltungsmaßnahmen von nur ein bis zwei Stunden können dazu führen, dass das Abfüllprodukt verdirbt. Das bedeutet nicht nur den Verlust von teurem Abfüllgut im Zuführbehälter und den bereits abgefüllten, unverschlossenen Flaschen auf dem Transporteur, sondern auch die Notwendigkeit, die Maschine zu reinigen, damit folgende Chargen beim Abfüllen nicht durch Produktreste kontaminiert werden. Häufig ursächlich für solche Maschinenstillstände sind unvorhergesehene Störungen des Antriebsriemens in der Maschine - hervorgerufen durch Verschleiß oder falsche Einstellung der Riemenspannung. Der Ansatz im Projekt zur Anomalie-Erkennung war, über Vibrationsmessungen am Riemenantrieb automatisch Veränderungen von dessen Spannung im Maschinenbetrieb zu erkennen. Mit Hilfe von Cynapse-Getrieben konnten verschiedene Vibrationsmuster aufgenommen werden, die Rückschlüsse auf Veränderungen der Riemenspannung erlauben. Dadurch ist es möglich, ungeplante Ausfälle während des Abfüllens einer Charge zu antizipieren. Ein Prozessstillstand durch einen unerwarteten Riemenverschleiß wird sich durch die Anomalie-Erkennung in Zukunft vermeiden lassen.

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Zukunftssichere Mehrwerte

Mit seinen digitalen Smart Services will Wittenstein ein Angebot entwickeln, das in dieser Form neu am Markt ist. Die Anomalie-Erkennung ist dabei eine nachgefragte Dienstleistung, denn sie ermöglicht durch kombinierte Analyse von Maschinen- und Sensordaten ein deutlich früheres Erkennen möglicher Ausfälle als übliche Condition-Monitoring-Ansätze in der Antriebstechnik. Die Vielfalt möglicher Use Cases ist groß. Erfolgreich gelöst wurden bereits unter anderem ein automatisierter Überlastschutz für Getriebe durch Auswertung von deren Telemetriedaten, eine thermische Prozessüberwachung durch automatisiertes Temperatur-Teach-In oder die Crash-Analyse an Maschinen und Robotern. Eines der nächsten Projekte wird das Erkennen einer Mangelschmierung in Zahnstangensystemen von Pressenanlagen sein. Von der Anomalie-Erkennung und anderer Smart Services profitieren aber nicht nur die Betreiber der Maschinen, sondern auch deren Hersteller, für die der Einsatz intelligenter Getriebe in Verbindung mit digitalen Mehrwert-Dienstleistungen in Zukunft zum entscheidenden Differenzierungsmerkmal im Wettbewerb werden kann.

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