Grundlage der industriellen IoT- Zustandsüberwachung

Definition Condition Monitoring (CM)

Der Begriff Condition Monitoring ist eigentlich selbsterklärend und bedeutet im Wesentlichen, “den Zustand einer Anlage (zu) überwachen”. CM gilt als Grundlage für die sogenannte Industrie 4.0.

Eine integrale Funktion von CM innerhalb des IIoT-Ökosystems besteht darin Daten bereitzustellen die letztendlich für verschiedene Smart Factory-Anwendungen wie Digital Twins und Predictive Maintenance (PdM) verwendet werden können.

Zustandsbewertung vs. Zustandsüberwachung

Eine kurze Momentaufnahme des Zustands einer Komponente wird erstellt, wenn ein Techniker eine routinemäßige visuelle Überprüfung einer Komponente in einer Anlage durchführt. Dies ist in der Regel vorab geplant und berücksichtigt dabei keine frühere Prüfungen oder historische Leistungsdaten. Diese Art der Prüfung wird als Zustandsbewertung bezeichnet.

Die Zustandsüberwachung berücksichtigt einen viel breiteren Satz von granularen Daten. Dazu gehören historische Trends, Zustand und Standort der Anlage, andere Komponenten des gleichen Typs, frühere Inspektionen sowie Sensordaten der Anlage. Die Analyse ermittelt nicht nur den aktuellen Zustand der Komponenten, sondern prognostiziert auch zukünftige Probleme und wann sie wahrscheinlich auftreten werden, einschließlich wann das Teil ausgetauscht werden muss.

5 Vorteile der IoT-Zustandsüberwachung

Condition Monitoring hat mehrere Vorteile für ein Unternehmen insbesondere Vorteile im Bereich Reduzierung von Ressourcen und Kosten.

Die Hauptvorteile der Zustandsüberwachung sind:

  1. Maximierung der Produktion

Neue Produktivitätsniveaus können durch den Einsatz umfangreicher und genauer Messwerte, die durch Sensoren an Produktionsmaschinen erhoben werden werden, kombiniert mit nun dank Echtzeitdaten transparent gemachten informationen über ineffiziente teile der Produktion durch den Einsatz von Datenanalyseverfahren. Dies gilt insbesondere dann, wenn die Zustandsüberwachung in der Öl- und Gasindustrie eingesetzt wird.

 

 

  1. Reduzierung der Wartungskosten

Wie lassen sich Wartungskosten mit IIoT reduzieren? Reparaturen werden mit der Technologie  durchgeführt, bereits bevor kritische Schäden auftreten, und Arbeits- und Reisekosten werden somit gesenkt, da die Wartung proaktiv und rechtzeitig durchgeführt wird. Eine Verkürzung der Servicezeiten und eine verbesserte Kundenzufriedenheit sind ebenfalls direkte Vorteile der Zustandsüberwachung.

  1. Die Produktentwicklung wird von relevanten und genauen Daten bestimmt.

Daten, die über das Anlagenverhalten im Laufe der Zeit gesammelt werden, können von Ingenieuren analysiert werden und helfen ihnen, Konstruktionsfehler in einem Produkt zu identifizieren, die dann in späteren Produktversionen korrigiert werden können.

  1. Optimierung der Ersatzteilhaltung

Anstatt das Risiko einzugehen das benötigte Ersatzteile nicht vorrätig sind, was die Ausfallzeiten erhöht oder die Lagerbestände mit teuren Ersatzteilen zu überlasten und somit die Gewinnmargen zu gefährden, ermöglicht die Zustandsüberwachung eine genaue Prognose des Ersatzteilbedarfs.

  1. Verlängerung der Lebensdauer von Maschinen

Detaillierte Überwachung des Zustands der Maschinen und aller ihrer Komponenten ist möglich. Aspekte wie Verschleiß, Überhitzung und andere Bedrohungen für den Maschinenzustand werden rechtzeitig behoben, wodurch die Lebensdauer einer Maschine verlängert wird.

Techniken der Zustandsüberwachung

Verschiedene Hersteller implementieren die Zustandsüberwachung unterschiedlich. Dies liegt daran, dass jeder Vermögenswert oder jedes Produkt sein eigenes, einzigartiges normales Verhaltensmuster hat, das überwacht und analysiert werden sollte.

Einige häufig verwendete Techniken der Zustandsüberwachung sind:

  • Schmierstoffanalyse
  • Schwingungsanalyse
  • Schallemission
  • Infrarot-Thermografie
  • Motorstromsignaturanalyse (MCSA)
  • Ultraschall
  • Modellbasierte Spannungen und Ströme (MBVI)

Ein Beispiel wäre das Anlegen einer bestimmten Spannung an einen Motor, woraufhin der Strom gemessen wird. Diese Daten werden dann mit denen eines mathematischen Modells verglichen, das als Eingabe die echtzeit- Daten desselben Motors hat. Nach der Summierung werden die beiden Ist- Werte verglichen. Wenn keine Abweichungen vorliegen, wird der Motor als gesund angesehen. Wenn es jedoch Unstimmigkeiten gibt, wird eine Analyse durchgeführt, um festzustellen, was das Problem ist. Sobald ein Problem identifiziert wurde, kann es klassifiziert und die entsprechende Lösung bereitgestellt werden.

Dieses Beispiel verdeutlicht die Dauerhaftigkeit der Zustandsüberwachung. Es ist logisch, den Zustand des Motors ständig zu überwachen und aufzuzeichnen, anstatt regelmäßig eine Diagnose durchzuführen. Auf diese Weise können historische Trends automatisch erfasst werden und zeigen, wie sich betriebliche, elektrische und mechanische Probleme und deren Parameter im Laufe der Zeit ändern.

Software für die Zustandsüberwachung

Da Sensoren verschiedene Parameter von Maschinen während ihrer Arbeit erfassen, wäre es praktisch, eine Softwareanwendung zu verwenden, um die Informationen zu sammeln und die erforderlichen Aktionen zu kommunizieren. Die Implementierung von Condition Monitoring Software zeigt ein schnelles Wachstum, da Hersteller effiziente und einfache Möglichkeiten entwickeln, die von CM-Systemen gesammelten Daten zu interpretieren und dann zeitnah umzusetzen.

Ein Beispiel für diese Art von Software ist die Seebo Remote Condition Monitoring Lösung. Es konsolidiert nicht nur die CM-Daten, sondern unterstützt auch die Planung und Implementierung einer kompletten CM-Lösung von Grund auf.

Die Condition Monitoring-Software beantwortet viele Fragen, einschließlich der Frage, wo die Sensoren platziert werden sollten, was sie messen würden, wie sie kalibriert werden sollten und welche Warnungen ausgegeben werden sollten. Dies ermöglicht es den Beteiligten, sich jederzeit an der Gestaltung ihres Systems zu beteiligen.

Sobald eine Remote-CM-Lösung bereitgestellt wurde, beginnt die Software als Hub zu fungieren, sammelt alle von den Sensoren eingehenden Daten und speichert sie in einem zentralen Repository. Dies ermöglicht es, Korrekturmaßnahmen durch eine gründliche Datenanalyse voranzutreiben.

Condition Monitoring wird zur Schaffung von wirtschaftlichem Mehrwert eingesetzt.

Condition Monitoring ist in der Tat nur die erste Phase in einem größeren Zyklus der Wartung durch industrielles IoT. Während der Zustand einer Anlage überwacht wird, werden Daten gesammelt und gespeichert. Wenn die Daten ergeben, dass sofortige Maßnahmen ergriffen werden sollten, z.B. Reparaturen oder vorbeugende Instandhaltung, wird ein Techniker oder Wartungsteam entsandt, um Maßnahmen zu ergreifen.

Unabhängig davon, welche Maßnahmen ergriffen werden, wird der Zustand der Anlage zusammen mit den Sensordaten in einem Datenspeicher gespeichert. Das Daten-Repository kann verwendet werden, um Vergleiche durchzuführen, die historische Daten benötigen, und ist auch nützlich, um Trends zu überwachen und Vorhersagen zu treffen.

Die Tiefe und Genauigkeit der von Condition Monitoring-Systemen gesammelten Daten und ihre Reichweite über ganze Werke oder Fabriken hinweg liefert Herstellern sehr wertvolle Informationen, die genutzt werden können, um die Auswirkungen der sechs großen Verluste durch fundierte Geschäftsentscheidungen zu reduzieren.

Trends können mit Hilfe der Big Data-Analyse überwacht werden, was die Grundlage für genaue Vorhersagen bildet, die sowohl den täglichen Betrieb unterstützen als auch proaktive und kreative Strategien für zukünftiges Wachstum auslösen

 

Das best mögliche Ergebnis ist eine Kombination von Mensch und Maschine

Condition Monitoring fügt sich als Basis für die kontinuierliche Verbesserung in ein industrielles IoT-Framework ein. Der Mensch muss auf den Erkenntnissen aus CM-Systemen aufbauen, und das neue Wissen muss in neue Produktentwicklungs-, Produktionsplanungs-, Aftermarket-Vertriebs- und Kundendienstprozesse eingebettet werden. IoT-Anwendungsfälle in der Fertigung, einschließlich Condition Monitoring, können genutzt werden, um den täglichen Betrieb zu verbessern, indem die Produktions- und Servicekosten gesenkt, die Kundenzufriedenheit gesteigert und der Umsatz gesteigert werden.

Quality 4.0 liefert verbesserte Leistung und Prozesse, um bessere Produkte zu entwickeln.

Auf den ersten Blick erscheint es logisch, dass die Beschleunigung des technologischen Wachstums automatisch zu einer verbesserten Fertigungsqualität führt, aber in vielen Fällen ist leider das Gegenteil der Fall. Es gibt eine Reihe von Faktoren, die es den Herstellern so schwer wie nie zuvor machen, die Produktionsqualität auf einem hohen Niveau zu halten.

Produktionsprozesse sind heute komplex und umfassen oft viele Produktionsanlagen. Ob Automobilmotoren, Schokowaffeln oder chemische Schädlingsbekämpfungsprodukte hergestellt werden, die finanziellen Auswirkungen von Qualitätsmängeln sind höher als je zuvor.

Kein Wunder also, dass Qualität für viele Unternehmen zur obersten Priorität geworden ist. Da Industry 4.0 einen massiven Einfluss auf die Fertigung hat, ist es logisch, dass diese Technologien genutzt werden, um die neuen Qualitätsanforderungen zu erfüllen. Dies hat zur Entstehung der sogenannten Quality 4.0 geführt.

Definition von Qualität 4.0

Qualität 4.0 definiert, wie Industry 4.0, nicht nur eine einzelne Aktivität oder Technologie. Die Qualität 4.0 beschreibt vielmehr einen neuen Ansatz in der Fertigung, der auf Daten basiert. Anstatt die Produktion nur nach Kosten und Ausbringungsrate zu bewerten, wird sie an der Qualität des Produkts, des Prozesses und der Dienstleistungen rund um ein Produkt gemessen.

 

 

Der Aspekt „4.0“ bezieht sich auf Industrie 4.0 und die damit verbundenen digitalen Transformationstechnologien, wie z.B. KI in Form von künstlichen neuronalen Netzwerken und maschinellen Lernalgorithmen, Digital Twins, Industrial IoT und andere.

Alle diese Technologien können genutzt werden, um die Qualität zu verbessern. Predictive Quality Analytics ist zum Beispiel ein Anwendungsfall, der diese Technologien verwendet, um Änderungen der Produktionsqualität vorherzusagen. Diese Informationen sind entscheidend für Hersteller, die verstehen, dass Qualität für die Kunden wichtig ist, und die schlankere Abläufe entwickeln und gleichzeitig bessere Produkte herstellen wollen.

Die Zeit für Qualität 4.0 ist jetzt gekommen.

Die Qualität 4.0 befindet sich noch in der Anfangsphase der Einführung. Die meisten Hersteller verwenden immer noch traditionelle Qualitätsbewertungsmethoden, obwohl diese Methoden in vielen Fällen nicht mehr relevant sind. Unternehmen, die keine Qualitätsinnovationen für bestehende und neue Produktionsprozesse durchführen, werden es schwer haben, nicht nur zu überleben, sondern auch in Zukunftsmärkten führend zu sein.

Die Realität ist jedoch, dass Qualitätsprobleme die Unternehmen enorm viel Geld kosten, was sich letztendlich auf die potenzielle Langlebigkeit eines jeden Produktionsunternehmens auswirkt, zumal sich der Markt ständig verändert und wettbewerbsfähiger ist als je zuvor.

Möglichkeiten mit Qualität 4.0

Obwohl die Implementierung von Quality 4.0 organisatorische und finanzielle Ressourcen erfordert, bietet der Prozess enorme Möglichkeiten für Hersteller. Die Suche nach neuen, innovativen Wegen zur Qualitätsverbesserung bietet die Möglichkeit, eine Entwicklungskultur zu fördern, die wiederum zu verbesserten Produkten führen könnte, deren Herstellung kostengünstiger ist.

Die Implementierung von Quality 4.0 kann eine Marke auch in aktuellen Märkten differenzieren und stärken und die Bekanntheit bei bestehenden und neuen Kunden erhöhen.

Die Qualität 4.0 schafft Wettbewerbsvoraussetzungen in der Fertigung, da mittlere und auch kleine Unternehmen in der Lage sind, neue Technologien einzusetzen, wodurch die Produktionseffizienz deutlich verbessert und die Kundenanforderungen besser erfüllt werden.

 

Aktuelle Herausforderungen beim Qualitätsmanagement

Die Hersteller stehen derzeit vor mehreren Herausforderungen in Bezug auf die Qualität:

Bereitstellung von Ressourcen für Innovationen und Forschung zu neuen Methoden der Qualitätsverbesserung.

Die Aufrechterhaltung eines hohen Qualitätsniveaus inmitten der Kundenanforderungen erfordert Veränderungen und höhere Erwartungen.

Mehr Produktvielfalt erfordert Agilität, da an mehreren Produkten gleichzeitig gearbeitet werden muss.

Einhaltung von Änderungen in Gesetzen und Vorschriften

Unternehmen, die an verschiedenen Standorten produzieren, müssen weltweit standardisieren, indem sie eine gleichbleibende Outputqualität bieten, unabhängig von unterschiedlichen Standards der lokalen Produktionsbedingungen und Rohstoffe.

Industry 4.0 ermöglicht es Herstellern, die oben genannten Herausforderungen direkt anzugehen, indem sie ihre Suite leistungsstarker Anwendungsfälle wie digitale Zwillinge, Fernüberwachung und vorausschauende Qualität und Wartung nutzen. Gesetzesänderungen können beispielsweise direkt an die Produktionslinien kommuniziert oder Code aus der Ferne geändert werden, um sicherzustellen, dass bestehende und neue Produkte den geänderten Gesetzen entsprechen.

Die vier Bereiche der Einführung von “Qualität 4.0”

Konzept und Design

Bisher war Qualität in der Regel mit Produktionsprozessen verbunden. Qualität sollte aber auch ein integraler Bestandteil der Konzeption, Gestaltung und Industrialisierung des Produkts sein.

Durch die Einbeziehung der Qualität in alle Phasen des Produktlebenszyklus, einschließlich der frühen, können die Hersteller die Kundenzufriedenheit verbessern. Die Qualität des Produktkonzepts ist schließlich ein Attribut, das letztendlich beeinflussen wird, wie die Kunden den Nutzen und den Wert des Produkts erleben.

Produktion

Vor der Revolution von Industrie 4.0 fand der Großteil der Qualitätsaktivitäten in der Fertigung in dieser Zone statt. Traditionelle Methoden der Prozessharmonisierung und Datenanalyse werden nun durch Techniken ersetzt, die maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sowie ein hohes Maß an Visualisierung und Überwachung wie Digital Twin nutzen.

Nacharbeit und Produktionsausschuss werden durch prozessbasiertes maschinelles Lernen minimiert. Anschließend testen die Verfahrenstechniker die Produktionsparameter, um Sollwerte für einen optimierten Durchsatz und eine optimierte Qualität durch prädiktive Simulation zu ermitteln.

Außendienst

Die Qualität 4.0 ist insofern einzigartig, als die Leistung eines Produkts auch nach der Auslieferung überwacht wird. Es ist auch möglich, die Leistung bei Bedarf zu ändern.

Zukünftige Ausfälle können vermieden werden, wodurch der Verlust von Materialien in abgelehnten Chargen minimiert wird, indem Benutzerdaten aus dem Feld gesammelt und interpretiert werden. Die Zeit von der Fehlererkennung bis zur Fehlerbehebung kann sehr kurz sein, was die Verschwendung reduziert und die Kundenzufriedenheit erhält.

In Produkten, die mit Software integriert sind, können Updates aus der Ferne durchgeführt werden, um Fehler zu beseitigen und die von den Benutzern benötigten Funktionen hinzuzufügen.

Unternehmenskultur

Qualität 4.0 ist ein sehr weites Feld und die Unternehmen sollten darauf abzielen, den Qualitätsansatz als integralen Bestandteil der Unternehmenskultur zu verankern.

Da jede Interaktion mit dem Fertigungsprozess und jeder Mitarbeiter als innerhalb des Qualitätsparadigmas behandelt werden kann, kann Quality 4.0 für mehr als jedes spezifische Fertigungssegment eingesetzt werden.

Die Zukunft der Qualität mit Industrie 4.0

Technologien, die in intelligenten Fabriken (Smart Factories) eingesetzt werden, z.B. Machine Learning, KI, Big Data, IIoT, etc. können alle zur Qualitätsverbesserung eingesetzt werden. Methoden zur Qualitätsverbesserung halten jedoch nicht Schritt mit der Entwicklung anderer Technologien zur Steigerung der Produktion. Dies gilt insbesondere für Methoden, die Feedbackschleifen und B2C-Kommunikation beinhalten. Das bedeutet, dass die Leistungsfähigkeit von Quality 4.0 noch nicht vollständig entfesselt ist.

Industrielle IoT-Techniken, d.h. Analytik, Dashboards, Gateway-Geräte, Sensoren und Verbindungsprotokolle, bieten jedoch die perfekten Werkzeuge für die Implementierung von Quality 4.0.

Eine Möglichkeit, dies zu demonstrieren, ist die Betrachtung der Fernüberwachung als Anwendungsbeispiel für Quality 4.0.

Qualität 4.0 Fernüberwachung

Ferndiagnose verfahren können mit Hilfe von Sensoren durchgeführt werden, um Daten für die Ursachenanalyse zu sammeln. Wenn Rückmeldungen von mehreren Geräten gesammelt werden, kann die Schwarmintelligenz für weitere Analysen der Produktleistung oder des Maschinen verhaltens genutzt werden.

Die prädiktive Instandhaltung kann aktiviert und korrelierende Muster identifiziert werden, indem die gesammelten Daten mit Hilfe der prädiktiven Analyse analysiert werden. Diese Art der Analyse kann Einblicke in Parameter geben, die die Leistungsqualität oder den Output beeinflussen, über die Vermeidung von Fehlfunktionen und eine effiziente Wartung hinaus.

Obwohl allgemein angenommen wird, dass nur daten- oder softwarebezogene Probleme aus der Ferne behoben werden können, hat sich gezeigt, dass im Außendienst Servicetechniker aus genau diesem Grund extrem oft gerufen werden. Beispielsweise machen Softwareprobleme einen großen Teil aller Serviceanforderungen in der Automobilindustrie aus. Wenn Vor-Ort-Besuche erforderlich sind, kennen die Techniker das Problem bereits bei ihrer Ankunft und sind mit den erforderlichen Methoden, Werkzeugen und Ersatzteilen für die jeweilige Reparatur ausgestattet.

Die Fernwartung und -überwachung ermöglicht es Herstellern, die Qualität im Laufe der Zeit kontinuierlich zu verbessern, während die Leistungs- und Nutzungsdaten von Produktionsmaschinen oder -produkten eine wichtige Informationsquelle für die Produktentwicklung und Geschäftserkenntnisse darstellen.