Werkzeugmaschinen müssen rund laufen und zwar nahezu im wahrsten Sinne des Wortes. Jede Unwucht verwandelt ein Werkstück in Ausschuss. Doch bei dem Tempo, mit dem heute produziert wird, braucht der Mensch bei der Instandhaltung intelligente Unterstützung.
Bisher überwachen so genannte Smart-Maintenance-Systeme lediglich den Maschinenzustand. Doch das Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik, kurz Fraunhofer IPK, geht mit seiner neuen Lösung mehr als einen Schritt weiter. Mithilfe von Sensoren und der „lernenden Maschine“ können bereits kleinste Unregelmäßigkeiten erkannt werden. Durch die frühzeitige Schadensbehebung wird z. B. ein längerfristiger Stillstand der Produktion verhindert. Unnötiger Verschleiß oder gar der Totalausfall einer Maschine gehören der Vergangenheit an.
Das System lernt ständig dazu
Die Sensoren in der Maschine überwachen ständig Parameter wie Temperatur, Vibrationen oder Energieverbrauch. Die Daten werden in eine Cloud hochgeladen und von dort mit dem „Normalzustand“ abgeglichen. Durch immer mehr Daten lernt das System Abweichungen immer genauer zu erkennen. Ob eine Maschinenkomponente einwandfrei arbeitet, ob bald eine Wartung fällig ist oder ob akuter Handlungsbedarf besteht, wird von dem hochentwickelten System recht simpel mit einem Ampelsystem angezeigt.
Das System ist auch ein digitaler Assistent
Bei den Instandhaltungsarbeiten wird dann die Servicekraft vom Smart-Maintenance-System unterstützt. Der digitale Assistent liefert u. a. die passgenaue Anleitung oder notwendige Informationen zu den Sensoren. Die Dokumente werden situationsabhängig bereitgestellt. Die Servicekraft kann sie über ein mobiles digitales Endgerät vor Ort abrufen und sich damit Schritt für Schritt bei der Arbeit unterstützen lassen.
Konzept überzeugt durch seine Ganzheitlichkeit
Das Smart Maintenance des Fraunhofer IPK stellt im Gegensatz zu bestehenden Insellösungen ein ganzheitliches Konzept dar. Dabei geht es im Einzelnen um
- die sensorgestützte Erfassung von Bauteilzuständen,
- das Erkennen kleinster Schäden,
- eine Vorhersage kritischer Maschinenzustände mithilfe digitaler Maschinenzwillinge sowie
- die interaktive und intuitive Unterstützung der Servicekräfte bei der Instandhaltung.