Zustandsorientierte Instandhaltung

Melanie Steinbeck,

Predictive Maintenance im Antriebsstrang: Stöber baut Ansatz schrittweise aus

Mit einem dreistufigen Entwicklungsplan arbeitet Stöber daran, Predictive Maintenance im Antriebsstrang schrittweise auszubauen. Ziel ist der Übergang von der reinen Zustandsüberwachung hin zu einer zustandsorientierten Instandhaltung. Grundlage dafür sind Prozess- und Maschinendaten, aus denen sich Wartungsempfehlungen ableiten lassen. Nach Angaben des Unternehmens reicht der Ansatz von analytischen Rechenmodellen bis zu künftigen KI-gestützten Verfahren. Die Lösung soll als integriertes System ohne externe Sensorik oder zusätzliches Zubehör auskommen und mit unterschiedlichen Steuerungen nutzbar sein.

Predictive Maintenance: Antriebsregler, Getriebemotoren, Kabel. © Stöber Antriebstechnik GmbH + Co. KG

Vom Zustandsmonitoring zur zustandsorientierten Instandhaltung

„Wie gelingt es uns, mit Predictive Maintenance den Übergang von der reinen Zustandsüberwachung zu einer realen zustandsorientierten Instandhaltung für den Antriebsstrang zu schaffen?“, fragten sich Tim Lang, Abteilungsleiter System und Test bei Stöber, und sein Team.

Die Antriebsregler-Software inklusive einer 3D-Last-Matrix © Stöber Antriebstechnik GmbH + Co. KG

Ausgangspunkt seien Fragestellungen, die sich in vielen Anwendungen stellen: „Wie wahrscheinlich ist es, dass der Getriebemotor bald ausfällt?“ oder „Wann ist eigentlich der ideale Zeitpunkt, um diesen zu warten oder zu tauschen?“ Um diese Fragen zu beantworten, verfolgt Stöber einen Entwicklungsplan mit drei Ausbaustufen. Die zweite Stufe befindet sich derzeit in der Umsetzung.

Erste Ausbaustufe basiert auf einem analytischen Modell

Die erste Ausbaustufe umfasst eine Lösung zur Überwachung des Getriebemotors. Die Lebensleistung wird dabei über ein analytisches Modell berechnet und in der Software der Antriebsregler als Lebensleistungsindikator ausgegeben. Dieser Wert liegt zwischen 0 und 100 Prozent.

Anzeige

Erreicht der Indikator einen Schwellwert von 90 Prozent, gibt die Software eine Empfehlung zum Austausch des Getriebemotors aus. Gleichzeitig wird diese Information als auslesbarer Parameter für die Steuerung bereitgestellt. Nach Angaben des Unternehmens kommt die Lösung ohne externe Sensorik oder zusätzliche Verdrahtung aus.

Zweite Ausbaustufe ergänzt das Modell um Messdaten

„In der zweiten Stufe wird das Rechenmodell um eine aktive Messung ergänzt“, beschreibt Lang.

Hierzu integriert das Unternehmen einen Beschleunigungssensor in das System aus Getriebe, Motor, Kabel und Antriebsregler. Zusätzliche Strom- oder Spannungsquellen seien dafür nicht erforderlich. Auf diese Weise sollen sich unter anderem Lagersitze, Verzahnungen und weitere Komponenten des Antriebsstrangs überwachen lassen.

„Durch Frequenzanalysen können wir spektrumsbasiert auf sich ankündigende Schäden schließen“, so Lang. „Aktuell befinden wir uns noch in der Prototypenphase.“

Für die Entwicklung eines Getriebemotors mit integriertem Beschleunigungssensor arbeitet Stöber mit der Dr. Johannes Heidenhain GmbH zusammen.

Last-Matrizen bilden die Grundlage für weitere Analysen

Parallel dazu hat Stöber nach eigenen Angaben das analytische Modell weiterentwickelt und die Datenbank auf mehr als 80.000 Kombinationen aus Getrieben und Motoren erweitert.

„Wir haben unter anderem das analytische Modell verbessert und die Datenbank auf über 80.000 Kombinationen aus Getriebe und Motoren erweitert“, so Lang.

In den kommenden Monaten soll zudem der LastMatrixAnalyzer verfügbar werden. Mit der Software lassen sich Last-Matrizen vergleichen, standardisierte Reports erstellen und individuelle Auswertungen erzeugen. Darüber hinaus plant Stöber, Funktionsbausteine und Beispielprogramme bereitzustellen, mit denen sich insbesondere Last-Matrizen auch über EtherCAT oder PROFINET auslesen lassen.

Nach Angaben des Unternehmens dienen die Last-Matrizen als Grundlage, um reale Belastungssituationen abzubilden. Sie sollen unter anderem Rückschlüsse auf Auslegungs- und Montageeinflüsse sowie Langzeitentwicklungen ermöglichen.

Lastfälle visualisieren und dokumentieren

Tim Lang erläutert die Arbeitsweise der Software: „Für jede Analyse der Last-Matrizen vergeben Anwenderinnen und Anwender einen Projektnamen. So lassen sich einzelne Matrizen eindeutig benennen, beschreiben und mit allen relevanten Informationen für den Analysereport versehen. Der LoadMatrixAnalyzer selbst bietet mehrere zentrale Funktionen. Dazu gehört Darstellung von Lastfällen. Hier werden Drehmoment und Drehzahl am Getriebeabtrieb über die Zeit in einem 3D-Diagramm visualisiert – Belastungssituationen werden so auf einen Blick sichtbar.“

Nach Unternehmensangaben können außerdem die Normgrenzen für Motor, Getriebe und Antriebsregler einzeln oder gemeinsam eingeblendet werden. Dadurch lasse sich erkennen, ob Lastbereiche innerhalb der zulässigen Werte liegen oder ob Abweichungen auftreten.

Die Ergebnisse einer Analyse können unmittelbar in der Software dokumentiert werden. Dort lässt sich beispielsweise festhalten, ob eine Momentbelastung als unkritisch einzustufen ist oder ob Risiken für einzelne Komponenten bestehen.

Vergleich mehrerer Last-Matrizen

Der LoadMatrixAnalyzer ermöglicht außerdem den Vergleich von bis zu vier Last-Matrizen.

„Das zeigt uns zum Beispiel, ob ein Getriebe bereits eingelaufen ist oder ob sich Verspannungen und Defekte andeuten“, beschreibt Stöber-Experte Lang.

Die Analyseergebnisse lassen sich anschließend als standardisierter PDF-Report exportieren.

KI als nächste Ausbaustufe

Für Tim Lang geht die Entwicklung der Software über eine reine Analyseanwendung hinaus.

Das Analyse-Tool dient der Auswertung und Dokumentation von Predictive-Maintenance-Daten. © Stöber Antriebstechnik GmbH + Co. KG

„Für mich ist das Tool mehr als nur ein Hilfsprogramm – es ist eine eigenständige Software. Sie ist update-fähig, und wir entwickeln sie kontinuierlich weiter.“

Als nächsten Entwicklungsschritt kündigt Stöber den Ausbau der Predictive-Maintenance-Lösungen um KI-gestützte Verfahren an. Ziel sei ein Antriebsstrang, der seinen Zustand selbst erkennt und relevante Felddaten in Echtzeit bereitstellt.

  • Xing Icon
  • LinkedIn Icon
Anzeige
Anzeige

Das könnte Sie auch interessieren

Anzeige

Reconditioning

Vollhartmetall im Kreislauf

Werkzeuge aus Vollhartmetall stehen im Zentrum nachhaltiger Fertigung. Dieser Beitrag zeigt, wie Reconditioning ihre Einsatzzeit verlängert und Recycling am Lebensende einen geschlossenen Rohstoffkreislauf schafft – ohne Einbußen bei Qualität oder...

mehr...
Anzeige
Anzeige
Anzeige

Ersatzteile

3D-Druck bei ungeplanten Bedarfen

Das Material versagt und plötzlich steht die Maschine still? Dann heißt es, die richtigen Maßnahmen ergreifen, um schnell wieder produzieren zu können. Materialversagen in Form fehlerhafter Bauteile oder Materialverschleiß im Rahmen sind für jede...

mehr...
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Jetzt Newsletter abonnieren