Da Walzwerke wie die der Gummiwerk Kraiburg fast durchgängig im Dreischichtbetrieb laufen, spielt die Maschinenverfügbarkeit eine sehr wichtige Rolle. Ausfälle verzögern bei einer einzigen Maschine den gesamten Produktionsprozess und können am Ende hohe Kosten verursachen. Um das zu verhindern, werden Maschinen üblicherweise nach einer bestimmten Anzahl an Betriebsstunden gewartet. Kraiburg wollte deshalb bei der Wartung in einem neu errichteten Walzwerk mit Bosch Rexroth alternative Lösungen finden. Bei Kraiburg bewegen bereits seit einiger Zeit hydraulische Hägglunds Radialkolbenmotoren von Rexroth die Walzwerke, die die Gummimischungen homogenisieren und auswalzen. Für seine neue Anlage setzt Kraiburg außerdem auf ODiN (Online Diagnostics Network) Predictive Maintenance von Rexroth. Kerngedanke dieses Dienstleistungspakets ist es, Wartungsarbeiten durch das Zusammenspiel von Sensorik, Cloudbasierten Anwendungen und Machine-Learning-Methoden auszuführen bevor ein Stillstand eintritt. In der neuen Anlage erfassen dafür zunächst Sensoren detaillierte Daten zum Ölbehälter, den Pumpen, Motoren und dem elektrischen Antrieb. Gemessen werden u.a. Temperaturen, Ölstände, Volumenströme und Drücke. Die gesammelten Daten werden an einen Bosch Rexroth Server geschickt und dort mittels komplexer Algorithmen analysiert. Die Speicherung und Verarbeitung der Daten erfolgt auf abgesicherten Servern von Bosch unter Einhaltung strenger Datenschutzrichtlinien. Nach der Installation des neuen Walzwerks sammelte ODiN in einer Trainingsphase zunächst Daten zu allen überwachten Komponenten. Auf Grundlage dieser Signale ermittelt ein Machine-Learning-Algorithmus einen normalen ‚Gesundheitszustand‘ für das Walzwerk. Nach der Einlernphase erhebt ODiN mit einem datenbasierten Modell dann kontinuierlich den Health Index des Walzwerks. Bricht nur ein einzelner Messwert kurzzeitig aus dem Toleranzband aus, führt das nicht unbedingt zu einer – eventuell unbegründeten – Warnung, da Verschleiß selten mit einem einzigen Signal erfasst werden kann. Verschlechtert sich der Health Index aber, weil sich die Daten mehrerer Sensoren verändern, warnt das System vor einem Problem. ODiN gibt in den regelmäßig erstellten Health-Index-Berichten durch Machine Learning entsprechende Hinweise und hilft, konkrete Handlungsempfehlungen zu erstellen.
