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Industrie 4.0 fängt im netzwerkfähigen Lager an

Innovatives Lagerzustandsmanagement: Pilotprojekte für Schienenfahrzeuge und Windenergieanlagen
Industrie 4.0 fängt im netzwerkfähigen Lager an

SKF testet in mehreren Branchen eine innovative Lösung für das Lagerzustandsmanagement: SKF Insight basiert auf drahtlosen, intelligenten Minisensoren. Diese können direkt in die Lager integriert werden, laufen ohne eigene Stromversorgung, sind netzwerkfähig und versenden ihre Messdaten via Internet bzw. Cloud. Die neue Lösung wird momentan in Windenergieanlagen und Schienenfahrzeugen erprobt. Die Auswertung der Zustandsdaten erlaubt eine adaptive Instandhaltung.

Der Autor: Dietmar Seidel, Leiter Technische Fachpresse Deutschland, SKF, Schweinfurt

„Revolutionäre, intelligente Lagertechnologien werden die Entwicklung intelligenter Maschinen begleiten“, erklärt Filippo Zingariello, SKF Director of Global Strategic Development. Was aber ist eine intelligente Maschine? Diese Frage lässt sich nicht so einfach beantworten. „Das McGraw-Hill Dictionary of Scientific and Technical Terms bietet folgende Definition: Eine Maschine, die Sensoren zur Überwachung der Umgebung und Anpassung ihrer Aktionen verwendet, um trotz Unbestimmtheiten spezifische Aufgaben auszuführen“, fährt Zingariello fort. Als Beispiele nenne das Lexikon Industrieroboter mit Sensoren und selbststeuernde Fahrzeuge, die sich nicht an Fahrbahnmarkierungen orientieren müssen.
Im Maschinenbau betrachten Experten eine intelligente Maschine als ein mechanisches System, das sich selbst steuern kann. Es hat die Fähigkeit zur präzisen Selbstdiagnose und kann seinen Zustand schnell an einen Bediener kommunizieren, der bei Problemen sofort eingreifen kann. Dabei kann es sich um einen Pkw oder um eine komplexe Produktionsanlage handeln.
Herausforderung: Störungen proaktiv erkennen
„Das soll nicht heißen, dass eine intelligente Maschine wartungsfrei sein muss – was eine futuristische Wunschvorstellung wäre –, sondern dass sie ihre eigene Intelligenz nutzt, um mögliche Probleme zu erkennen und die Instandhaltungsintervalle und Instandhaltungsarbeiten zu optimieren“, führt Zingariello aus. Die Herausforderung bestehe darin, Störungen im Rahmen einer geplanten Zustandsüberwachung proaktiv zu erkennen und präventiv Gegenmaßnahmen zu ergreifen, anstatt bis zum Maschinenausfall zu warten, der eine zeit- und kostenintensive Reparatur nach sich zieht. Intelligente Maschinen sind auf mehrere kritische Faktoren angewiesen. „Der mit Abstand wichtigste Faktor sind Informationen: ohne Daten keine Intelligenz und keine Diagnose“, sagt Zingariello. Die Erfassung, Verarbeitung und Auswertung von Daten erfordere wiederum Sensoren sowie Hardware für deren Aufbereitung und Übertragung.
SKF Insight macht aus einem einfachen Lager ein Diagnosezentrum. Möglich wird dies durch einen kleinen Funksensor, der die Prozessdaten in Echtzeit sendet. Dadurch erweitern sich die Möglichkeiten der Zustandsüberwachung erheblich. Die 2013 vorgestellte Technologie benötigte drei Jahre intensiver Forschung. Die Experten mussten die Sensoren verkleinern, die lagerinterne Stromerzeugung zuverlässiger machen und die Sensoren und Elektronik wirksam gegen alle externen Einflüsse kapseln.
Spürt ungewöhnliche Betriebsbedingungen auf
Während die herkömmliche Zustandsüberwachung auf die Erkennung sich bereits entwickelnder Lagerschäden abzielt, spürt SKF Insight ungewöhnliche Betriebsbedingungen auf, die zu Schäden führen können. Dadurch bleibt dem Anwender meist noch ausreichend Zeit, um tatsächliche Schäden zu verhindern. Ronnie Spolidoro, Manager für Geschäftsentwicklung bei SKF, erklärt die Vorteile: „Unsere Lösung geht über die aktuelle Sensorlagertechnologie hinaus. Sie integriert unterschiedliche Sensoren, setzt intelligente Funktechnik ein und bringt ihre eigene Stromversorgung mit. Die Lager senden ihre Daten in die SKF-Cloud und der Kunde hat Zugriff auf die Diagnose- und Supportleistungen. So wird ein umfassendes Lagerzustandsmanagement möglich.“
SKF Insight überwacht Schwingungen, Temperaturen, Schmierbedingungen, Belastungen und weitere Parameter. Bei ungewöhnlichen Bedingungen, die zu Lagerschäden führen könnten, wird der Anwender benachrichtigt. Die Zustandsdaten lassen sich mittels SKF @ptitude von Diagnosezentren abrufen und auswerten. Werksbetreiber, Maschinenhersteller, SKF-Experten und andere befugte Personen haben über das Internet Zugriff auf die Informationen – auch vom Smartphone oder Tablet aus.
Diese Lösung für das Lagerzustandsmanagement ist ein innovativer Ansatz, dessen Entwicklung noch nicht abgeschlossen ist. Mit SKF Insight lässt sich ermitteln, wie die tatsächlichen Betriebsbedingungen den Lagerzustand beeinflussen und welche Korrekturmaßnahmen erforderlich sind. Dies vermeidet Schäden und verlängert die Lebensdauer des Lagers.
Windenergieanlagen zuverlässiger machen
Einer der vielversprechendsten Anwendungsbereiche von SKF Insight sind Windenergieanlagen, bei denen naturgemäß erhebliche Instandhaltungskosten anfallen. Unter Umständen kann der Austausch des beschädigten Hauptlagers einer Windenergieanlage so teuer sein, dass sich der Anlagenbetrieb nicht mehr amortisiert. SKF Insight kann die Belastungen und Schmierbedingungen überwachen, sodass ausreichend Zeit bleibt, um potenzielle Schäden zu beseitigen. Das Unternehmen arbeitet bereits mit einem Anwender aus der Windenergiebranche an der Entwicklung eines solchen Systems. Dieses kann auch nachträglich eingebaut werden. Es könnte weltweit mehrere tausend Windenergieanlagen auf einen Schlag zuverlässiger machen.
Eine ähnliche Lösung entwickelt SKF auch für Schienenfahrzeuge. Radlager sind sicherheitskritische Komponenten und werden daher meist in festen Abständen ausgetauscht – unabhängig von ihrem tatsächlichen Zustand. SKF Insight bietet eine kostengünstige Möglichkeit zur Erfassung von Zustandsüberwachungsdaten und erlaubt so eine Bestimmung der Lagerlebensdauer und der Austauschintervalle anhand der tatsächlichen Betriebsbedingungen. bec
Achema, Halle 11.0, Stand A13

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