Kleiner Sensor überwacht Motoren in Echtzeit. Predictive Maintenance in der Antriebstechnik - prozesstechnik online

Predictive Maintenance in der Antriebstechnik

Kleiner Sensor überwacht Motoren in Echtzeit

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Laut McKinsey wird Predictive Maintenance bis zum Jahre 2025 Unternehmen helfen, einen Betrag von bis zu 630 Mrd. US$ einzusparen. Wartungskosten und Stillstandzeiten könnten reduziert, Investitions- und Ausrüstungskosten durch eine Verlängerung der Lebensdauer von Maschinen und Anlagen gesenkt werden. cav sprach mit Ingo Broich, Key Account Manager bei WEG in Deutschland, über die zustandsbasierte Wartung und die WEG-Lösung, den Sensor WEG Motor Scan.

Herr Broich, wie werden Motoren im herkömmlichen Sinne
gewartet?

Ingo Broich: Bei dem bis heute am weitesten verbreiteten, sogenannten reaktiven Wartungsmodell wird ein Motor erst bei Auftreten eines Fehlers repariert oder ersetzt. Dies bedeutet aber auch, dass mit seinem Ausfall ganze Produktionsabläufe zum Erliegen kommen können. Diese ungeplanten Stillstandzeiten verursachen erhebliche Produktionsausfälle. Ebenso können hohe Reparaturkosten entstehen, da bei einem Totalausfall die komplette Einheit ersetzt werden muss. Die Problematik eines rein reaktiven Wartungsansatzes liegt damit auf der Hand. Motoren erst dann zu reparieren, wenn sie ausgefallen sind, stellt heute kein schlüssiges Wartungskonzept für Anlagenbetreiber mehr dar, da Ansätze wie die präventive oder vorausschauende Wartung zur Verfügung stehen.

Wie läuft die präventive Wartung ab?

Broich: Bei der präventiven Wartung arbeiten die Wartungsmitarbeiter nach vordefinierten Plänen, die durch ihren Intervallcharakter Ausfällen vorbeugen sollen. So kann durch eine regelmäßige Kontrolle beispielsweise Verschleiß dokumentiert und eine rechtzeitige Reparatur angestoßen werden. Den Zeitpunkt der Reparatur kann man dann mit anderen Wartungstätigkeiten koordinieren, sodass die Stillstandzeiten insgesamt reduziert werden können. Die Methode ist in dieser Hinsicht wesentlich wirtschaftlicher als die rein reaktive Wartung.
Allerdings berücksichtigt die präventive Wartung ebenfalls nicht den tatsächlichen Zustand der Maschine. Auf Intervallbasis entwickelte Wartungspläne können etwa unzuverlässig sein, weil der tatsächliche Betriebszustand einer Maschine eventuell ein anderer ist als der empfohlene Betriebszustand, auf dem die vorgegebenen Reparaturpläne üblicherweise basieren.

Welche Maßnahmen sind demnach aus Ihrer Sicht zu ergreifen?

Broich: Die zustandbasierte Wartung ist gegenüber den traditionellen Verfahren, also der reaktiven oder der präventiven Wartung, deutlich im Vorteil, da bei den traditionellen Vorgehensweisen der Fokus nicht auf der Analyse und Vorhersage des Maschinenzustands liegt. Predictive Maintenance, also die zustandsbasierte Wartung, hingegen betrachtet den Ist-Zustand der Maschine rund um die Uhr und legt auf dieser Basis fest, wann Service erforderlich ist. Die zuständigen Mitarbeiter werden so vor einem drohenden Versagen eines Motors gewarnt und können geeignete Maßnahmen ergreifen, bevor es aufgrund verschlissener Bauteile zu einem Ausfall kommt.

Wann macht die reaktive Wartung dann heute noch Sinn?

Broich: Tragbar ist der Ansatz aufgrund seiner reaktiven Natur heute im Prinzip nur noch als direkte Antwort auf nicht vorhersehbare Störfälle oder wenn ein Ad-hoc-Austausch tatsächlich wirtschaftlicher oder technisch einfacher ist als elaboriertere Wartungskonzepte. Angesichts der zunehmenden Komplexität und Abhängigkeit der einzelnen Bereiche innerhalb einer Anlage ist dies allerdings kaum noch der Fall.

Wie wirkt sich Predictive Maintenance hinsichtlich der Wartungskosten und Stillstandzeiten aus?

Broich: Im Gegensatz zu den traditionellen Wartungsansätzen ermöglicht es Predictive Maintenance, mögliche Störfälle vorherzusagen und diese vor deren Eintreten abwenden zu können. Sie gestattet die vorausschauende Erkennung von Defekten und Fehlern außerhalb des Standards und des normalen Toleranzbereichs. Insbesondere das IIoT (Industrial Internet of Things) eröffnet dabei Möglichkeiten, Betriebs- und Servicekosten zu senken. Die Unternehmensberatung McKinsey führt an, dass Predictive Maintenance eine der gewinnbringendsten Anwendungen des IIoT in der Fabrikhalle sei, wenn es um die Optimierung der Instandhaltung von Anlagevermögen geht. Laut McKinsey wird Predictive Maintenance bis zum Jahre 2025 Unternehmen helfen, einen Betrag von bis zu 630 Mrd. US$ einzusparen. In Fabriken können die Wartungskosten um 10 bis 40 % sinken, weil eine bessere Wartung ermöglicht wird, Stillstandszeiten um 50 % gesenkt werden sowie Ausrüstungs- und Investitionskosten durch eine Verlängerung der Lebensdauer von Maschinen um 3 bis 5 % reduziert werden. (Quelle: McKinsey Global Institute, „The Internet of Things: Mapping the value beyond the hype“ (2015))

Wie reagiert WEG auf diese Anforderungen?

Broich: WEG hat für die zustandsbasierte Wartung den Sensor WEG Motor Scan entwickelt. Damit bieten wir eine einfache, aber leistungsfähige Lösung an, die auch ein Retrofit älterer Motoren ermöglicht. Mit dem Sensor lassen sich WEG-Elektromotoren über eine intelligente Geräte-App, die für Android und iOS zur Verfügung steht, in Echtzeit überwachen. Mit Dimensionen von 44 x 38 x 25 mm lässt sich der kleine Sensor an Elektromotoren der IEC-Baugrößen 63 bis 450 nachträglich als Retrofit befestigen. Er misst neben der Oberflächentemperatur und Betriebsdauer auch die Vibrationen des Motors. Dies wird durch eine 3-Achsen-Schwingungsmessung von 1 bis 3 kHz ermöglicht. Zu einem späteren Zeitpunkt wird der Motor Scan zusätzlich noch die Werte der Drehzahl, Start-/Stopp-Zeit, Last und Wirkungsgrad ermitteln und protokollieren. Energieeffizienz und Motorzustand wie Unwucht und Fehlausrichtung sollen in Zukunft ebenfalls messbar sein.

Was passiert mit den ermittelten Daten?

Broich: Die gesammelten Daten werden mittels Bluetooth und später auch über Gateway-Technologie in eine sichere Cloud übermittelt, in der sie dann durch eine mobile App oder ein Web-Portal, die WEG IoT Plattform, aufgerufen werden können. Dadurch wird eine detaillierte Analyse des überwachten Elektromotors ermöglicht. Die IoT-Plattform bietet umfangreiche Analysetools für eine Fehlerdiagnose und erlaubt das Konfigurieren von Warnungen. Wartungsmitarbeitern ist es so möglich, die Echtzeitdaten zur aktuellen Leistung des Elektromotors von überall aufzurufen, direkt zu analysieren und entsprechend zu handeln. Durch die Überwachung der Leistungsfähigkeit und des ordnungsgemäßen Betriebszustands der Motoren in Echtzeit werden die zur Durchführung von Reparaturen erforderlichen Stillstandzeiten minimiert. Vorbeugende Maßnahmen für die betroffene Maschine können so rechtzeitig geplant werden, bevor sie ausfällt. Es ist somit nicht weiter verwunderlich, dass ein wachsender Trend zum Einsatz von Predictive Maintenance zur Analyse von Motorenbetriebsdaten und zur Diagnose von Problemen festzustellen ist.

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Suchwort: cav1118weg

Halle 3A, Stand 466


DAS INTERVIEW FÜHRTE FÜR SIE Daniela Held

Redakteurin


„Mit dem WEG Motor Scan bieten wir eine leistungsfähige Lösung für Predictive Maintenance, die auch an älteren Motoren nachgerüstet werden kann.“



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