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O+P Fluidtechnik 9/2016

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O+P Fluidtechnik 09/2016

WIE WEIT IST DIE

WIE WEIT IST DIE FLUIDTECHNIK IN SACHEN PREDICTIVE MAINTENANCE? Prof S. Helduser: Mit CM haben sich Fluidtechniker bereits seit mehr als zwei Jahrzehnten beschäftigt. Doch lange Zeit schien die Kluft zwischen technischen Möglichkeiten und praktischer Anwendung sehr groß. In zahlreichen Veröffentlichungen und Tagungen, auf Messen und in Pilotanwendungen wurde CM als produktionssteigernde Zukunftsperspektive propagiert. Die praktischen Anwendungen blieben aber weit hinter den Erwartungen zurück. Durch die Strategie “Industrie 4.0“ und die damit verbundene informationstechnische Durchdringung von Maschinen und Anlagen entstehen nun neue, weitreichende Analyse- und Diagnosemöglichkeiten. SPECIAL / PREDICTIVE MAINTENANCE Was macht heute CM und Diagnosesysteme für die Maschinenhersteller interessant und welche Rolle kommt dabei der Fluidtechnik zu? Wo werden die Daten für CM und Diagnosefunktionen der Pressen gespeichert und ausgewertet? Nutzt Schuler mathematische Modelle für die Analyse des Betriebszustands und für die Lebensdauervorhersagen? Dr. M. Richter: Die Firma Schuler Pressen baut Einzelpressen und Pressenstraßen, deren Investitionskosten zwischen 100000 Euro und 50 Mio. Euro liegen. Unabhängig vom Preis muss jede unserer Anlagen drei übergeordnete Zielsetzungen erfüllen: Sie muss die vereinbarte Ausbringung (Werkstücke pro Zeiteinheit) erbringen, die Teilequalität muss stimmen und der Medienverbrauch (Strom, Wasser, Druckluft) darf vereinbarte Grenzen nicht überschreiten. Unsere Kunden brauchen Planungssicherheit, und eine geplante Ausbringung lässt sich nur erreichen, wenn die geplante technische Verfügbarkeit der Anlage gegeben ist. Störungen behindern die Produktion – vor allem, wenn sie unvorbereitet eintreten. Wenn beispielsweise zum falschen Zeitpunkt das Ventil einer Ziehkissenregelung oder eine Pumpe ausfällt, dann steht eine große Pressenstraße still. Schuler arbeitet daher seit mehreren Jahren an der Entwicklung von CM und Diagnosesystemen. Bisher sind vier Maschinen damit komplett ausgerüstet und im praktischen Einsatz bei Kunden. Grundlage unserer Analysemethode ist es, die vielen Daten, die eine Anlage heute schon zur Verfügung stellt, intelligent auszuwerten und Rückschlüsse auf aktuelle Betriebszustände zu ziehen. Neben CM gibt es weitere rechnergestützte Systeme für Energiemanagement, für Produktionsinformationen, die Optimierungen interner Abläufe in der Pressenanlage, und Prozesskontrolle. Das sind Systeme, die parallel auf der gleichen Ebene arbeiten und teilweise sogar die gleichen Daten wie das CM-System nutzen. Wir werten die Daten aus und stellen dem Kunden verdichtete Informationen über den aktuellen Zustand der Anlage zur Verfügung. Unsere generelle Zielsetzung für die nächsten Jahre ist die Entwicklung von Modellen, die Lebensdauervorhersagen für funktionsrelevante Baugruppen der Pressensysteme ermöglichen. Dr. M. Richter: Schuler hat festgelegt, dass CM immer über einen eigenen Rechner läuft, der die Daten sammelt und verarbeitet. Teilweise fordern unsere Kunden dies auch. Der CM-Rechner ist in die Anlage integriert, zusätzlich zu den normalen Maschinensteuerungen. Die Daten für den CM-Rechner kommen sowohl aus den Maschinensteuerungen als auch direkt aus der Anlage. Im CM-Rechner findet eine erste Verdichtung der Rohdaten statt. Die verdichteten Daten werden dann über eine Internetverbindung in die Schuler-Datenbank ausgelagert. Wir erschließen hier ein großes Wissenspotenzial und möchten umfangreiches Erfahrungswissen sammeln. Dr. M. Richter: Wir strukturieren die Anlage in Teilsysteme, in Module: So ist beispielsweise eine Verstellpumpe ein Modul, das einen definierten Volumenstrom liefern soll: bestehend aus Schwenkwinkelregelung, Verstellung der Antriebsdrehzahl und Temperaturüberwachung. Sind die Werte der Pumpe o.k., wird sich auch die Maschine entsprechend bewegen – wenn sie es nicht tut, gibt es andere Ursachen. Man muss auf diese Weise eine komplexe Maschine modu-

110. O+P-GESPRÄCHE larisiert abarbeiten. Ein Modell für eine komplette Pressenstraße ist nicht zu überschauen. Außerdem sieht jede Maschine anders aus – jeder Kundenauftrag ist anders. Deshalb ist ein ganzheitliches Maschinenmodell unrealistisch. Natürlich sind unsere Modelle durch mathematische Modelle und physikalisches Verständnis untermauert. Allerdings wird teilweise auch einfach mit Referenzdaten verglichen. Wir erstellen nach der Inbetriebnahme einen „Stunde-Null-Schrieb“, in dem der Neuzustand der Anlage dokumentiert ist. Er dient in der Zukunft – über eine Lebensdauer von vielleicht 30 Jahren – immer als Vergleichsmuster. Haben Sie sich auch mit den Methoden der künstlichen Intelligenz und nicht wissensbasierten Modellen beschäftigt, den Predictive Analytics? Dr. M. Richter: Ja, aber was man heute dort erfährt, ist nicht so leicht nachzuvollziehen. Man kann Anlagen simulieren und nach einer Einlernphase werden auftretende Fehler gemeldet. Aber es fehlt uns jedes Verständnis, vielleicht auch unseren Kunden, wie Meldungen zustande kommen, weil die technischen Zusammenhänge dahinter für uns nicht erkennbar sind. Sie haben uns einen anschaulichen Eindruck davon gegeben, wie man bei einer komplexen Anlage CM und ein Diagnosesystem aufbauen kann. Welche Unterstützung können Ihnen die Fluidtechnikfirmen geben, damit Sie Ihr Diagnosesystem zu einem PdM-System ausbauen können? Dr. M. Richter: Wir haben festgestellt, dass die Sensoren, die wir für CM brauchen, vor allem in den hydraulischen Maschinen, bereits zu 70 oder 80 % vorhanden sind und nur wenige zusätzlich installiert werden müssen. Der Fabrikatemix wird bleiben. Leider werden wohl auch die Schnittstellen unterschiedlich bleiben. Wir sehen Handlungsbedarf darin, die Viskosität und Ölalterung kostengünstig, zuverlässig online zu messen und zu analysieren. Das sind wichtige Größen, wenn man zum Beispiel die Schmierfähigkeit in Pumpen oder Zylindern beurteilen will. Ein weiteres Thema: Wie kann man Subsysteme schaffen, beispielsweise für elektrohydraulische Regelpumpen, die sich unabhängig vom Maschinenzustand selbst überwachen. Bei der Diagnose sollten Prozessinformationen berücksichtigt werden: Welches Werkzeug ist gerade in der Presse, wie ist der Betriebszustand oder die Betriebsart der Presse. In einer Pressenstraße muss eine Pumpenüber wachung vielleicht anders aussehen als in einer mobilen Arbeitsmaschine; Belastungsdauer und Lastkollektiv sind verschieden. Ein solcher Diagnosemodul für Hydropumpen sollte ein autonomes Subsystem sein, das anderes als eine Wälzlagerüberwachung nicht nur einen Maximalwert liefert, sondern auch Historiendaten vorhalten kann und Trendanalysen durchführt. R. C. Krähling: Ein großer Teil von Problemen, die in einer solchen Applikation auftreten, lassen sich wohl mit der vorhandenen Sensorik erkennen. Wie von Herrn Dr. Richter am Beispiel einer Schuler-Presse erläutert, durchläuft das Diagnosesystem zu Beginn eine Lernphase, in der Initial- und Grenzwerte ermittelt werden. Dies ermöglicht eine erste Vorhersage der Restlebensdauer von Komponenten oder des gesamten Systems. Für eine optimale Adaption eines solchen Systems, wird jedoch weiterhin das Applikationswissens des Herstellers benötigt. Dr. M. Richter: Das Prozesswissen und die Belastungen an Komponenten gehören zu unserem Domainwissen. Es gibt allgemeine Aussagen: eine Pumpe fällt immer nach 20000 h aus und ein Ventil immer nach 5 Mio. Lastwechseln. Aber das stimmt nicht unbedingt. Nicht jedes Ventil fällt nach 5 Mio. Lastwechseln aus. Ähnliches gilt bei Pumpen. Die Lebensdauer-Annahmen sind zu unscharf. Wir beobachten die Funktionalitäten der Maschine, beispielsweise das Pumpenschwenksystem oder die Positionierachsen, und im Vergleich mit dem Gutzustand erkennen wir, wie sich Verschleiß entwickelt. Dies erlaubt uns, Fehlerschranken zu setzen. Außerdem können wir aus einem Verschleißtrend vorausschauend abschätzen, wann eine Funktion nicht mehr hinreichend gut erfüllt wird. Hier bringen allerdings die zahlreichen, robusten Regelungssysteme in der Presse einige Probleme; diese regeln Verschleiß so gut wie eben möglich aus. Daher müssen wir zukünftig für die Diagnose die Regelwerte selbst in Echtzeit auswerten. R. C. Krähling: Aus dem Zusammenspiel von Zustand und Belastung einer Maschine ergibt sich die Vorhersage über die Lebensdauer und es müssen beide Seiten bei einer Prädiktion berücksichtigt werden. Als Hersteller für Sensorik und Diagnoselösungen konzentrieren wir uns bei Argo-Hytos auf die Erfassung der kritischen Parameter zur Beurteilung des Maschinenzustands. Nach unser

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