Zustandsüberwachung Mit dem Sensor zum Digitalen Zwilling

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Fraunhofer-Gesellschaft z.För. d. angewandten Forschung e.V.

Statt Sensordaten nur für einen Warnhinweis zu nutzen, wann ein Bauteil ausgetauscht werden sollte, haben Forscher eine neue Lösung entwickelt, die mehr aus den Daten macht. Dabei wird der Sensor mit einer IoT-Plattform verknüpft.

Predictive Maintenance, oder die vorausschauende Wartung, beschreibt den Vorgang, dass Sensoren eine Maschine oder Maschinenteile überwachen, indem sie Unregelmäßigkeiten wie Vibrationen registrieren und weitergeben. Aufgrund dieses Warnhinweises kann das betreffende Teil dann zeitnah ausgetauscht werden.

Wie sinnvoll diese Wartung sein kann, zeigt das Beispiel von Werkzeugmaschinen. Diese Präzisionsapparate fräsen, drehen und schleifen Werkstücke millimetergenau, sie müssen hochgenau und ruckelfrei arbeiten. Leichte Vibrationen können schon zu Fehlern und Ungenauigkeiten am fertigen Werkstück führen. Sensoren können diese Vibrationen rechtzeitig wahrnehmen und warnen.

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Industrie 4.0 wird erwachsen

Doch diese Predictive-Maintenance-Systeme sind in der Regel Insellösungen. Die Information, dass ein Bauteil ausgetauscht werden sollte, wird kaum weiter genutzt. Hier haben Forscherinnen und Forscher des Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK eine neue Lösung entwickelt: Dabei binden sie die Sensorik in eine Internet-Plattform ein, in der der gesamte Lebenszyklus einer oder mehrerer Werkzeugmaschinen gespeichert wird. Das macht eine umfangreiche Datenanalyse möglich, mit der sich Maschinen oder ganze Arbeitsabläufe optimieren lassen.

Was die Sensoren können

Herzstück des neuen Systems ist eine Sensorplatine, die einen handelsüblichen Sensorchip enthält, ein Micro Electro Mechanical System (MEMS). Bei diesen MEMS handelt es sich um kleine Silizium-Bausteine, auf deren Oberfläche verschiedene Technik-Komponenten miteinander verknüpft werden. So können sie beispielsweise Umweltreize wie Vibrationen messen und diese mit einem daran angeschlossen Prozessor verarbeiten. MEMS und Prozessor bilden zusammen einen Sensorknoten.

Claudio Geisert vom Fraunhofer IPK erklärt: „Solche MEMS sind heute millionenfach in Autos und Smartphones verbaut. Sie sind kostengünstig und dennoch für unsere Zwecke ausreichend genau.Wichtig: Die Verarbeitung der Sensorsignale findet direkt auf dem Sensorknoten statt. Der Prozessor erkennt damit von allein eine Störung und kann diese Information weiterleiten.

Wie diese Lösung aussehen kann, zeigen die Forschenden auf der Hannover Messe 2020 am Fraunhofer Gemeinschaftsstand in Halle 6 an Stand A26. Dafür haben sie ein zentrales Element einer Werkzeugmaschine ausgewählt: Einen Kugelgewindetrieb, mit dem ein Werkstückträger in der Maschine extrem präzise auf einer Spindel hin und her bewegt wird. Verschleißt diese Spindel, verursacht sie unerwünschte Vibrationen, die Fehler am Werkstück verursachen können.

Ein digitaler Zwilling der Werkzeugmaschine

Die Information wird an eine Internet-of-Things-Plattform (IoT-Plattform) gesendet, die die Service-Zentrale alarmiert, welche dann entscheidet, was zu tun ist. Sie legt beispielsweise einen günstigen Zeitpunkt für den Austausch der Spindel fest, damit Produktionsausfälle durch Stillstandzeiten vermieden werden. Zum zweiten enthält diese IoT-Plattform einen sogenannten Digitalen Zwilling der Werkzeugmaschine – eine digitale Kopie, die die Historie der Maschine und alle Zustände und Betriebsparameter enthält.

Wird die defekte Spindel schließlich ausgetauscht, erhält auch der Digitale Zwilling die Information darüber, dass er jetzt eine neue Komponente enthält. Die Betreiber der Maschinen könnten beispielsweise erkennen, ob bestimmte Prozesse der Anlagen den Verschleiß signifikant erhöhen. Damit wird es möglich, die Arbeitsprozesse entsprechend anzupassen. Und die Hersteller der Werkzeugmaschinen können beispielsweise wertvolle Hinweise erhalten, um ihre Anlagen weiter zu optimieren.

Ganzheitliches Bild der Maschine

Die Kopplung der realen Maschine mit der IoT-Plattform hat aber auch für die Servicekräfte vor Ort an der Maschine Vorteile. Bei der Lösung scannt der Techniker zunächst einen QR-Code an der Maschine, um zu überprüfen, ob er an der richtigen Maschine arbeitet. Das ist vor allem in Unternehmen wichtig, in denen ganze Maschinenparks zu finden sind. Ebenso kann das Bauteil gescannt und mit den Daten im Digitalen Zwilling abgeglichen werden – damit nicht versehentlich eine andere Komponente ausgetauscht wird. Ferner kann der Mitarbeiter über ein Tablet Hinweise für den Aus- und Einbau des Bauteils abrufen.

Ist die Reparatur erfolgt, kann direkt von der Maschine aus ein Testlauf gestartet werden. Hat alles geklappt, drückt der Mitarbeiter einen OK-Button – und gibt damit das Signal, das Bauteil auch im Digitalen Zwilling zu aktualisieren.

„Mit der Kopplung der Maschine und der Sensoren an die IoT-Plattform erhalten wir erstmals ein ganzheitliches Bild einer Maschine oder der ganzen Flotte“, sagt Claudio Geisert. Große Firmen würden damit in die Lage versetzt, ihren gesamten Maschinenpark über einzelne Standorte hinweg im Blick zu behalten. Die Lösung des Fraunhofer IPK ist bereits so weit entwickelt, dass sie sich in der Industrie einsetzen lässt.

Hannover Messe 2020: Fraunhofer-Gemeinschaftsstand in Halle 6, Stand A26.

Dieser Artikel stammt von unserem Partnerportal Elektrotechnik.

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