Viele Maschinen werden mit Sensoren überwacht. Diese erkennen beispielsweise an leichten Vibrationen, dass eine Komponente langsam verschleißt. Sie können einen Warnhinweis geben, damit das Teil ausgetauscht wird, ehe ein Schaden auftritt. Inzwischen sind zahlreiche Predictive-Maintenance-Systeme auf dem Markt. In der Regel bleiben diese Systeme allerdings Insellösungen. Sie geben zwar eine Warnung aus, damit ein Bauteil gewechselt werden kann. Doch weiter genutzt wird diese Information kaum. Fachleute vom Berliner Fraunhofer IPK haben jetzt ein System entwickelt, das deutlich mehr aus Predictive Maintenance herausholt: Sie binden die Sensorik in eine Internet-Plattform ein, in der der gesamte Lebenszyklus einer oder mehrerer Werkzeugmaschinen gespeichert wird. Das macht eine umfangreiche Datenanalyse möglich, mit der sich Maschinen oder ganze Arbeitsabläufe optimieren lassen. Wie das funktioniert, zeigt das Team um Claudio Geisert, stellvertretender Abteilungsleiter Produktionsmaschinen und Anlagenmanagement am Fraunhofer IPK, während der Hannover Messe vom 20. bis 24. April 2020 am Fraunhofer-Gemeinschaftsstand in Halle 6, Stand A26. Die Forscher haben dafür ein zentrales Element einer Werkzeugmaschine ausgewählt: einen Kugelgewindetrieb, mit dem ein Werkstückträger in der Maschine extrem präzise auf einer Spindel hin und her bewegt wird.
Herzstück des Systems ist eine Sensorplatine, die einen handelsüblichen Sensorchip enthält, ein Micro Electro Mechanical System (MEMS). Bei diesen MEMS handelt es sich um kleine Silizium-Bausteine, auf deren Oberfläche verschiedene Technik-Komponenten miteinander verknüpft werden. So können sie beispielsweise Umweltreize wie Vibrationen messen und diese mit einem daran angeschlossen Prozessor verarbeiten. MEMS und Prozessor bilden zusammen einen Sensorknoten. Die Verarbeitung der Sensorsignale findet direkt auf dem Sensorknoten statt. Der Prozessor erkennt damit von allein eine Störung und kann diese Information weiterleiten.
Digitaler Zwilling der Werkzeugmaschine in IoT-Plattform integriert
Die Information wird an eine IoT-Plattform gesendet, die die Service-Zentrale alarmiert, welche dann entscheidet, was zu tun ist. Sie legt beispielsweise einen günstigen Zeitpunkt für den Austausch der Spindel fest, damit Produktionsausfälle durch Stillstandzeiten vermieden werden. Zum zweiten enthält diese IoT-Plattform einen sogenannten Digitalen Zwilling der Werkzeugmaschine – eine digitale Kopie, die die Historie der Maschine und alle Zustände und Betriebsparameter enthält. Wird die defekte Spindel schließlich ausgetauscht, erhält auch der Digitale Zwilling die Information darüber, dass er jetzt eine neue Komponente enthält. Die Betreiber der Maschinen könnten beispielsweise erkennen, ob bestimmte Prozesse der Anlagen den Verschließ signifikant erhöhen. Damit wird es möglich, die Arbeitsprozesse entsprechend anzupassen.
Maschinenpark über Standorte hinweg im Blick
Die Kopplung der realen Maschine mit der IoT-Plattform hat aber auch für die Servicekräfte vor Ort an der Maschine Vorteile. Bei der IPK-Lösung scannt der Techniker zunächst einen QR-Code an der Maschine, um zu überprüfen, ob er an der richtigen Maschine arbeitet. Das ist vor allem in Unternehmen wichtig, in denen ganze Maschinenparks zu finden sind. Ebenso kann das Bauteil gescannt und mit den Daten im Digitalen Zwilling abgeglichen werden – damit nicht versehentlich eine andere Komponente ausgetauscht wird. Ferner kann der Mitarbeiter über ein Tablet Hinweise für den Aus- und Einbau des Bauteils abrufen. Ist die Reparatur erfolgt, kann direkt von der Maschine aus ein Testlauf gestartet werden. Hat alles geklappt, drückt der Mitarbeiter einen OK-Button – und gibt damit das Signal, das Bauteil auch im Digitalen Zwilling zu aktualisieren. Die IPK-Lösung, die auf der Hannover-Messe Preview vorgestellt wurde, ist bereits so weit entwickelt, dass sie sich in der Industrie einsetzen lässt.
