Zustandsorientierte Instandhaltung

Predictive Maintenance mit Ultraschall

Die Nasa setzt Ultraschall ein, um Lagerschäden frühzeitig zu erkennen. Diese Technologie, kombiniert mit künstlicher Intelligenz, könnte nun der zustandsorientierten Instandhaltung, im Sinne von Predictive Maintenance, zum Durchbruch verhelfen. 

Ultraschall könnte kombiniert mit KI der zustandsorientierten Instandhaltung zum Durchbruch verhelfen. © Senzoro

Zustandsorientierte Instandhaltung spart Kosten und Zeit, da Ersatzteile nicht auf Basis von Zeitintervallen oder Betriebsstunden, sondern auf Basis der tatsächlichen Abnutzung gewechselt werden. Das grundsätzliche Technologieportfolio für die zustandsorientierte Instandhaltung hat sich über die letzten Jahre kaum geändert. Im Wesentlichen kann eine Instandhaltung auf folgende Technologien zurückgreifen: Ölanalyse, Vibrationsanalyse (einfach, primär auf Basis von Schwellenwerten), Vibrationsanalyse (komplex, im Sinne der Schwingungsanalyse), Ultraschall (passiv, durch Erfassung von Schallwellen im Frequenzbereich über 20 kHz) sowie Infrarot/Thermographie.

Vor dem Hintergrund einer kosteneffizienten Instandhaltung, ist ein gutes Verhältnis von Nutzen zu Aufwand besonders wichtig. Der Nutzen kann primär über die gelieferte Ergebnistiefe abgeleitet werden, während der Aufwand durch Investment in Sensorik, als auch den laufenden Aufwand für die Auswertungen getrieben wird. Stellt man die einzelnen Technologien entlang dieser Kriterien dar, ergibt sich sinngemäß folgendes Bild:

Portfolio der Predictive Maintenance Technologien (heute). © Senzoro

Jede dieser Technologien hat ihren festen Platz im Predictive-Maintenance-Portfolio und idealerweise beherrscht eine Instandhaltung alle Technologien. Aufgrund der Komplexität und der begrenzten Ressourcen, ist dies jedoch ein eher unrealistisches Unterfangen. Daher ist die Frage, die sich jedes Unternehmen stellen muss: Welche Predictive-Maintenance-Technologie setze ich vor dem Hintergrund begrenzter Ressourcen ein?

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Ultraschall hebt sich aufgrund seiner einzigartigen (physikalischen) Eigenschaften von den anderen Technologien ab, wodurch sich diese Technologie als erste Wahl durchsetzen könnte.

  1. Die Ultraschalltechnologie wird durch künstliche Intelligenz aufgrund Ihrer physikalischen Eigenschaften den größten Fortschritt erfahren.
  2. Ultraschall hat ein sehr breites Anwendungsgebiet, was weit über die Überwachung von Lagern und rotierenden Bauteilen hinausgeht.
  3. Ultraschall ist eine Technologie mit einem sehr guten Nutzen/Aufwand-Verhältnis und einfacher Anwendung.
  4. Ultraschall braucht keine permanenten Sensoren.

Die Gründe für das sehr gute Nutzen/Aufwand-Verhältnis von Ultraschall liegen primär in der einfachen und non-invasiven Messmöglichkeit. Anlagen wie Motoren, Pumpen oder Getriebe können während des normalen Betriebes völlig non-invasiv gemessen werden und es können Anwendungsgebiete abgedeckt werden, in denen beispielsweise die verbreitete Vibrationstechnologie versagt (langsam rotierende Bauteile, vibrationsstarke Umgebung).

Da die Einführung einer neuen Technologie auch immer mit Aufwand verbunden ist, sollte auch sichergestellt werden, dass die entsprechende Technologie zukunftssicher ist. Da die Digitalisierung auch vor der Instandhaltung nicht Halt macht und der Einsatz von künstlicher Intelligenz und Machine Learning einen immer höheren Stellenwert einnehmen, ist eine entscheidende Frage für die Zukunftssicherheit von Ultraschall: Warum wird Ultraschall in Kombination mit künstlicher Intelligenz den größten Fortschritt erfahren?

Aufgrund seiner physikalischen Eigenschaften kann Ultraschall nur in sehr geringem Ausmaß „Modenwechsel“ durchführen. Dies bedeutet, dass zwei Motoren in unmittelbarer Nähe die Messung nicht negativ beeinflussen. Ultraschall „wandert“ nicht aus dem Gehäuse des einen Motors in die Luft und dringt dann in das Gehäuse des nächsten Motors ein.

Fabriken verursachen wenig Ultraschallgeräusche, dadurch sind die Daten sehr „rein“ und frei von Hintergrundgeräuschen. Vereinzelte Quellen von luftbasiertem Ultraschall (Leckagen) vermischen sich nicht mit den von Anlagen verursachten Körperschall.

Ultraschall hat eine hohe Informationsdichte und wenige Sekunden Messzeit an einer Anlage reichen für die Auswertung aus.

Aufgrund dieser Eigenschaften ist es möglich, aus Datenquellen von unterschiedlichen Fabriken und Anlagen zu lernen. Man kann damit ähnliche Motoren aus unterschiedlichen Fabriken und unterschiedlichen Alters zu einem „virtuellen“ Motor zusammenfügen. Aufgrund des zu erwartenden Fortschritts durch die Kombination von Ultraschall mit künstlicher Intelligenz, wird sich auch die eingangs gezeigte Übersicht zugunsten von Ultraschall verändern.

Portfolio der Predictive Maintenance Technologien (zukünftig, mit künstlicher Intelligenz). © Senzoro

Ein weiterer Vorteil der Ultraschalltechnologie ist die Möglichkeit, auf permanente Sensoren zu verzichten und mit einem Handgerät wöchentliche, monatliche oder quartalsweise Messungen durchzuführen. Je nach Kritizität der Anlage, kann diese Vorgehensweise auch bei kritischen Anlagen die permanente Überwachung mit Sensoren ersetzen. Dadurch erspart man sich die Komplexität einer permanenten Sensorlandschaft und durch die manuellen Messungen, wird die Instandhaltungsmannschaft intensiv eingebunden. Mobile Sensoren ermöglichen es auch, die Technologie und den möglichen Mehrwert ohne Investitionskosten zu testen. 

Mit dem Konzept des „virtuellen Motors“, der mit Ultraschall und künstlicher Intelligenz möglich ist, kann man leicht einen Einstieg in Predictive Maintenance finden. Der nachhaltige Wettbewerbsvorteil eines Unternehmens wird aber dadurch entstehen, dass man diese allgemeinen Daten durch Messungen der eigenen Anlagen anreichert, um die Abschätzung der Restlebensdauer immer genauer zu machen. as

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