Condition Monitoring in der Cloud
Herausforderungen
Die technische Verfügbarkeit von Produktionssystemen spielt aufgrund hoher Stückzahlen und eng kalkulierten Gewinnschwellen eine immer größere Rolle. Besonders hohe wirtschaftliche Risiken und Schäden resultieren aus ungeplanten Maschinenstillständen.
Dabei ist die Ausfallhäufigkeit keine Konstante, sondern eine durch Wartungsstrategien zu minimierende Größe. Einen wertvollen Ansatz zur Reduktion der Maschinenstillstände stellen das Condition Monitoring und die damit verbundene zustandsorientierte Wartung dar.
Aus Sicht der Maschinenhersteller bestehen für die Anwendung des Condition Monitorings aktuell jedoch große Herausforderungen:
1. Es müssen aussagekräftige Verschleißmodelle mit zeitlicher Prognosefähigkeit aufgebaut werden.
2. Differenzierte Verschleißmodelle müssen mit Maschinen- und Prozessmodellen kombiniert werden, sodass eine verschleißadaptive Prozessparametrierung möglich wird.
Ansatz
Ein großes Potential stellen neue Vernetzungstechnologien wie z. B. die Cloud dar. Als zentrale Plattform ermöglicht sie sowohl eine optimierte Modellbildung auf Basis einer umfangreichen Datenbasis in Kombination mit leistungsfähigen Algorithmen als auch Zugriff auf erweiterte Komponenten-, Maschinen- und Prozessmodelle. Dadurch können neue Dienste angeboten werden, welche wiederum die lokale Maschinenfunktionalität erweitern.
Die Forschung im Rahmen des Exzellenzclusters fokussiert die Konzeption und Realisierung einer Referenzarchitektur. Dabei wird sowohl die lokale Anbindung von Maschinen mit dynamischen Informationsmodellen (OPC UA), Kommunikationsaspekte als auch insbesondere die Cloud selbst betrachtet.
Als Ergebnis können z. B. produktionstechnische Apps für eine Zustandsschätzung oder die Berechnung optimaler Prozessparameter abonniert werden.