Datengestützte Instandhaltung IIoT-Sensoren und Cloud – so funktioniert Instandhaltung von morgen schon heute

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Hinsichtlich IIoT, Smart Factory oder allgemein der Digitalisierung fehlt es aufgrund vieler ungeklärter Fragen oft an konkreten Umsetzungen: An welcher Stelle anfangen? Bei der Lieferkette? In der Produktion? Oder beim Vertrieb? Welcher Ressourceneinsatz ist dafür notwendig? Und welches Ziel soll erreicht werden? Lernen Sie eine Anwendung mit schnellen Erfolgen kennen.

Wie in anderen verfahrenstechnischen Branchen auch, so finden sich in Produktionsanlagen der Lebensmittelindustrie gewachsene und heterogene Infrastrukturen: Hochmoderne und vernetzte Anlagenteile stehen neben seit vielen Jahren zuverlässig arbeitenden, abgeschlossenen Produktionseinheiten, der Automatisierungsgrad einzelner Linien weicht voneinander ab, usw. Insgesamt sind die Linien eingebunden in Systeme, die eine stabile Produktionsleistung und eine hohe Produktqualität gewährleisten.

Dazu zählt in jedem Fall ein Wartungs- und Instandhaltungsmanagement. Traditionelle Instandhaltungsmodelle, die auf Erfahrungswerten, gesetzlichen Vorgaben und festen Wartungsintervallen beruhen, sind bei umfangreich automatisierten Linien mit vielen integrierten Aggregaten aber schnell kostenintensiv und heute nicht mehr zeitgemäß. Moderne Anlagenkomponenten überwachen ihren Gesundheitsstatus selbstständig und liefern die Grundlage zu sogenannter Condition-based Maintenance. Bei dieser überwachenden Wartung werden Maßnahmen aufgrund des aktuellen Verschleißzustands und nicht nach festen Zeitplänen vorgenommen.

Aber was ist mit Maschinen, die keine integrierte Selbstdiagnose betreiben? Für solche mechanischen Komponenten mit zumeist noch geringen Automatisierungs- und Kommunikationsfähigkeiten hat Siemens ein System entwickelt, das diese Anlagenelemente in wenigen Schritten in die Liga der IIoT-Geräte katapultiert.

IIoT zum Nachrüsten

Das System arbeitet autark und beeinflusst den Prozessbetrieb nicht im Geringsten. Dieser Umstand gepaart mit einer sehr einfachen Installation macht Sitrans SCM IQ zum idealen Partner für den Einstieg in die Digitalisierung und öffnet damit Wege zu deutlich effizienteren Instandhaltungsstrategien und zu höherer Anlagenverfügbarkeit. Mit Sitrans SCM IQ bietet Siemens ein smartes Condition Monitoring System, das mechanische Anlagenkomponenten per künstlicher Intelligenz für datengestützte Instandhaltungsmodelle fit macht. Dazu werden IIoT-Sensoren auf die zu überwachenden Maschinen geschraubt und sammeln Schwingungs- und Temperaturdaten. Per Bluetooth werden diese an Gateways gesendet, und von dort gelangen sie zur Analyse in eine Cloud-Anwendung. Künstliche neuronale Netze überwachen permanent Schwingungscharakteristika, und bei Abweichungen, die auf einen sich anbahnenden Ausfall des Assets hinweisen, werden anlassbezogene Warnungen ausgegeben.

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Ein Beispiel: Pumpen in die Cloud!

Bei der Produktion von Lebensmitteln wird viel bewegt, dafür sind z. B. Pumpen im Einsatz, die hohen Belastungen ausgesetzt sind. Im Normalfall sind diese Aggregate in einen starren Wartungsplan eingebettet und werden zusätzlich auf Basis von Erfahrungswerten und geschulter Beobachtung betreut. Für eine Einbindung in eine überwachende oder gar vorausschauende Instandhaltung fehlt es an Daten, Kommunikationsmöglichkeiten, Rechenkapazität und Visualisierungsmöglichkeiten.

Genau entlang dieser Signalkette hat Siemens Produkte und Services in Sitrans SCM IQ gebündelt: Zunächst wird die Pumpe mit einem oder – je nach Umfang der Überwachung – mehreren Sitrans MS 200 Multisensoren ausgestattet. Die IIoT-Sensoren befinden sich in einem robusten, nach IP 68 geschützten Industriegehäuse, das per Stehbolzen oder Gewindestift direkt auf die Anlagenkomponente geschraubt wird.

Grundsätzlich funktionieren die Multisensoren mit allen Assets, die vibrieren oder rotieren und die im Bereich der Spezifikation des Sensors liegen.

Tipp der Redaktion: Instandhaltung und vorausschauende Wartung in Zeiten von Big- und Smart Data sind Schwerpunktthemen des diesjährigen Pumpen-Forums am 26./27. September in Würzburg.

Eine Verkabelung der batteriebetriebenen Sensoren ist nicht notwendig: Die Vibrations- und Temperaturdaten werden über Bluetooth Low Energy (BLE) an das nächste Kettenglied, die dezentrale Datenverarbeitung in Cloud-Gateways geschickt. Dabei kann ein Sitrans CC220-Gateway die übertragenen Informationen mehrerer Multisensoren empfangen und von dort in die Cloud – der industriellen IoT-as-a-Service-Lösung Mindsphere – übertragen.

Sämtliche Wege sind durchgehend verschlüsselt: vom Sensor zum Gateway und von dort in die Cloud und die Apps. In der Cloud-Applikation werden die gelieferten Daten analysiert und auf Anomalien hin überwacht. Das letzte Glied in der Kette ist dann die Visualisierung: Über die Sitrans SCM IQ-App wird der Anwender jederzeit über den Zustand seiner überwachten Anlagenkomponenten informiert.

Wie Daten zum Mehrwert werden

Ist die Batterie eingesetzt, initialisiert sich der Sensor, wird dem zuständigen Sitrans CC220 bekannt gemacht, und nach Setup der Gateways ist maschinenseitig alles vorbereitet. Sobald die Verbindung mit der Cloud-Applikation steht, wird diese mit Schwingungs- und Temperaturdaten versorgt, und die Anlernphase beginnt: In einem Zeitraum von ca. zwei Wochen lernt das System unterschiedliche Betriebszustände eines Assets kennen.

Über statistische Methoden und explorative Datenanalysen erkennt die Applikation Muster in den Datenströmen und ordnet sie selektiv dem Gutzustand zu. Der Anwender muss in dieser Zeit weder die Betriebszustände dokumentieren noch dem System explizit bekanntmachen. Ein bislang ungelernter Sachverhalt, beispielsweise ein bislang nicht aufgetretener Lastzustand oder CIP-Vorgang, wird vom System selbstverständlich zunächst ebenfalls als Anomalie erkannt. Durch Re-Learning der entsprechenden Zeiträume kann der Gutzustand komfortabel erweitert werden.

Die Applikation kann nicht nur die Schwingungs- und Temperaturdaten der Multisensoren auswerten. Vielmehr lassen sich die Methoden auch auf weitere in der Cloud vorhandene Maschinendaten wie Drehzahlen oder Werte von Zählern anwenden. So sind bereits integrierte Aggregate sehr einfach und komfortabel in eine zustandsbasierte prädiktive Wartungsstrategie integrierbar.

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Mobiles Arbeiten in der Instandhaltung: Was die neue Siemens-App verspricht

Sobald die Trainingsphase beendet ist, erkennt Sitrans SCM IQ zuverlässig Abweichungen: Tritt eine Anomalie aufgrund erhöhter Vibrationen auf, meldet das System, dass ein Maschinenteil auf dem Weg in den Schlechtzustand ist. Die Meldung erfolgt über SMS oder per E-Mail an die Wartungsspezialisten. Nach Überprüfung des entsprechenden Maschinenteils und Feststellung der Ursache werden die Erkenntnisse, z. B. Anzeichen für einen beginnenden Lager- oder Dichtungsschaden oder eine Unwucht, über die App ans System zurückgemeldet. Außerdem kann dokumentiert werden, welche Wartungsschritte an der Maschine durchgeführt wurden. Tritt irgendwann dieselbe charakteristische Abweichung auf, meldet Sitrans SCM IQ, dass es sich mit hoher Wahrscheinlichkeit um denselben beginnenden Fehler handelt und wie er behoben werden kann.

Quick Wins und langfristige Erfolge

Auf dieser Grundlage ist eine zustandsbasierte prädiktive Wartung möglich, die im Gegensatz zu korrektiven und präventiven Ansätzen zu weitaus erhöhter Anlagenperformance führt. Mit Sitrans SCM IQ können Anwender einzelne Aggregate oder ganze Maschinenparks sehr kostengünstig und ohne großen Installationsaufwand mit einem Condition Monitoring System nachrüsten. Für den Einstieg empfiehlt sich ein überschaubarer Anwendungsfall, beispielsweise eine Pumpe, die in einem problembehafteten Prozessschritt eingesetzt ist. Innerhalb kurzer Zeit ist hier mit werthaltigen Erkenntnissen aufgrund der nachgerüsteten Zustandsüberwachung zu rechnen. Anschließend kann das System durch Installation weiterer Sensoren und Gateways auf andere Assets oder ganze Linien oder Anlagenteile ganz einfach ausgeweitet werden.

Sitrans SCM IQ wurde teilweise als Co-Creation-Projekt von Siemens und dem Werk der Coca-Cola Hellenic Bottling Company (Coca-Cola HBC) im österreichischen Edelstal entwickelt. Das Feedback vom Kunden floss direkt in die Verbesserung der Produkte. Innerhalb von sechs Monaten nach Installation des Systems konnten die Verantwortlichen bei Coca-Cola HBC feststellen, dass die Stillstandzeiten nachweisbar reduziert wurden: In diesem Zeitraum konnten vier ungeplante Linienstillstände durch rechtzeitige Wartungsmaßnahmen abgewendet werden. Gleichzeitig verbesserte sich die Anlagenperformance, weil Instandhaltungsmaßnahmen langfristig geplant und zusammengefasst werden konnten.

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