Condition Monitoring: Condition Based Maintenance & Predictive Maintenance

Condition Monitoring ist die Voraussetzung für moderne Instandhaltungsmaßnahmen in smarten Industrieprozessen

Gerade in Zeiten von Industrie 4.0 ist es wichtiger denn je, auf smarte Systeme zu setzen, die proaktives Handeln möglich machen und zur Effizienzsteigerung der Produktion beitragen.

Damit die Begriffe „Condition Monitoring“, „Condition Based Maintenance” und „Predictive Maintenance“ nicht nur abstrakte Schlagworte für Sie bleiben, erklärt dieser Automation24 Guide Ihnen im Folgenden, wie diese Konzepte konkret funktionieren, wie Sie von diesen profitieren können und warum auch Sie nicht länger warten sollten, Ihre Industrieprozesse zu optimieren und auf das nächste Level zu bringen.

Was ist Condition Monitoring?

Das Condition Monitoring umfasst die Zustandsüberwachung von Maschinen und Anlagen und ist ein wesentliches Fundament der Industrie 4.0.

Hierbei wird auf den sogenannten „Digitalen Schatten“ zurückgegriffen, über den der gegenwärtige Zustand einer Anlage virtuell dargestellt werden kann. Denn beim digitalen Schatten handelt es sich um Prozessdaten, die von Maschinen erzeugt werden, während sie sich im Betrieb befinden. Diese können physikalische Parameter wie Temperatur, Vibration, Schwingung, Druck, Feuchtigkeit und elektrische Signale oder auch die Ölqualität sein. So kann der Ist-Zustand dieser Maschinen jederzeit überprüft und analysiert werden. Typischerweise erfolgt die Analyse in Echtzeit oder in festgelegten Intervallen.

Dies ermöglicht es, auf potenziell kritische Zustände frühzeitig hinzuweisen und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen, sodass Ausfällen und Stillständen systematisch vorgebeugt werden kann. Condition Monitoring ist somit ein zentrales Element moderner Instandhaltungsstrategien.

Aus welchen Komponenten besteht Condition Monitoring?

Alle wesentlichen Komponenten für ein solides Condition Monitoring befinden sich sehr wahrscheinlich bereits heute in Ihren Anlagen. Dies kann beispielsweise so aussehen:

1. Datenaufnahme: Sensoren erfassen relevante Maschinen- und Prozessdaten. Diese können bspw. Folgende sein:

• Schwingungssensor: Warnt bei von der Norm abweichenden Vibrationen der Maschine.
• Induktiver Sensor: Erkennt mithilfe des Schaltabstands Änderungen der Abstände von Komponenten zur frühzeitigen Lagerverschleißerkennung.
• Ultraschallsensor: Weist bei fehlender Schallreflexion auf Fehler im Prozess hin.

2. Datenübertragung: IO-Link und ähnliche Protokolle stellen die kontinuierliche Kommunikation sicher.

3. Speicherprogrammierbare Steuerung (SPS): Stellt dem Netzwerk die Sensordaten zur Verfügung.

Welche Vorteile bietet Condition Monitoring?

Ein effizientes Condition Monitoring bietet Ihnen zahlreiche Vorteile für Ihren Betrieb, unter anderem:

• Frühzeitiges Erkennen von Maschinenproblemen: Schäden oder Abnutzung werden erkannt, bevor sie zu teuren Ausfällen führen.
• Präventive Beseitigung der Ursache: Noch bevor Schäden auftreten, kann ein defektes Teil repariert oder ausgetauscht werden.
• Verschleißreduktion: Durch ein proaktives Eingreifen wird auch der Verschleiß an anderen Maschinenteilen verhindert.
• Effizienzsteigerung: Optimierte Wartungsintervalle vermeiden unnötige Wartungsarbeiten und erhöhen die Maschinenverfügbarkeit.
• Kostenreduktion: Durch gezielte Maßnahmen werden teure Reparaturen und Produktionsausfälle minimiert und die Betriebs- sowie Wartungskosten gesenkt.
• Sicherheitsgewinn: Die Überwachung sensibler Anlagenkomponenten reduziert das Risiko von Unfällen.

Praktische Übersicht der gängigen Parameter bei Condition Monitoring

Was versteht man unter Predictive Maintenance (PdM)?

Während Condition Based Monitoring (CBM) bereits eine effiziente Grundlage für die Überwachung des Maschinenzustands bietet, geht Predictive Maintenance (PdM) einen Schritt weiter und nutzt die durch CBM gesammelten Daten in Kombination mit fortschrittlicheren Analysemethoden, um den optimalen Wartungszeitpunkt genau vorherzusagen.

„Predictive Maintenance“ (PdM) steht für „vorausschauende Wartungen“ und zielt darauf ab, den Zeitpunkt für einen Wartungsbedarf vorherzusagen – bevor eine akute Störung auftritt und der industrielle Prozess zum Erliegen kommt.

Bei periodischen Wartungen wird unabhängig vom Systemzustand zu festen Zeitpunkten gewartet, wodurch es in der Regel zu unnötigen Ausfallzeiten kommt. Während bei einer reaktiven Wartung erst gehandelt wird, nachdem kritische Parameterabweichungen festgestellt wurden oder bereits merkliche Beeinträchtigungen aufgetreten sind, setzt eine vorausschauende Instandhaltung früher an und beugt so proaktiv Anomalien oder gar Ausfällen vor.

Im Vergleich zu traditionellen Wartungsstrategien konzentriert sich „Predictive Maintenance“ nicht auf periodische oder reaktive, sondern auf präventive Wartungsmaßnahmen.

Welche Vorteile bietet Predictive Maintenance?

Da es sich bei „Predictive Maintenance“ um eine fortgeschrittene Variante moderner Instandhaltungsstrategien handelt, ist den zahlreichen kurzfristigen und langfristigen Vorteilen ein eigenes Kapitel gewidmet.

• Optimiertes Wartungsmanagement: Zeit als wertvolle Ressource wird nun ausschließlich für notwendige, planbare Wartungsintervalle genutzt – unerwartete Störungen entfallen. Bei einem defekten Sensor lässt sich der Austausch dank moderner Kommunikationstechnologien wie IO-Link sogar während des laufenden Betriebs durchführen, sofern ein baugleicher Sensor den Platz einnimmt.
• Maximierung der Produktionseffizienz und Maschinenperformance: Durch frühzeitige Identifikation sinkender Maschinenleistung und proaktiver Instandsetzung wird die Performance und Lebensdauer der Maschinen optimiert und die Ausfallzeiten werden minimiert. Die Anlagenverfügbarkeit wird erhöht und das Prozessergebnis konstant auf einem hohen Qualitätsniveau gehalten.
• Wirtschaftlichkeitssteigerung: Es fallen keine Instandhaltungskosten mehr bei plötzlichen Störungen, sondern nur noch bei planbaren und kosteneffizienten Wartungen an. Unnötige und kostspielige Prozessstillstände gehören der Vergangenheit an.
• Sicherheitserhöhung: Durch frühzeitige Instandsetzungen defekter Systemkomponenten werden potenziell gefährliche Maschinenfehler verhindert, wodurch sicherheitskritischen Situationen vorgebeugt wird und sowohl Maschinen als auch Anwender geschützt werden.

Die Parameterdaten werden an lokale Edge-Computing-Geräte oder an zentrale Cloud-basierte Systeme übermittelt, wo sie gesammelt und mithilfe innovativer Analysetools wie moneo verarbeitet werden. Dadurch lassen sich Ausfälle frühzeitig prognostizieren und entsprechende Wartungsmaßnahmen planen.

Durch Nutzung von Big Data, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (KI) "lernen” die Analysetools kontinuierlich aus den gesammelten Daten und liefern immer präzisere Prognosen. Mithilfe fortschrittlicher Datenmodellierung werden aus diesen großen Datenmengen im Laufe der Zeit Muster und Zusammenhänge abgeleitet, die es ermöglichen, Ausfälle und Wartungsbedarf frühzeitig zu identifizieren. Dadurch passen sich die initial durch den Algorithmus errechneten Ausfallwahrscheinlichkeiten an veränderte Rahmenbedingungen an und werden entsprechend neu berechnet. Auf diese Weise basieren die Vorhersagen stets auf den real vorherrschenden Konditionen.

Im Übrigen können Anwender aktiv zum „Anlernen“ des Analysetools beitragen, indem sie die Analyse- und Prognosemodelle mit annotierten Daten und spezifischem Feedback anreichern. Annotierte Daten enthalten wichtige Zusatzinformationen, wie Ausfallzeiten oder Betriebszustände, die zur weiteren Steigerung der Modellgenauigkeit beitragen.

Damit Wartungsmaßnahmen tatsächlich „vorausschauend” erfolgen können, ist es zwingend erforderlich, dass die Daten in Echtzeit übermittelt werden. Hier kommen fortschrittliche Technologien wie IO-Link zum Einsatz, die eine nahtlose Kommunikation zwischen Sensoren, Aktuatoren und Steuerungen ermöglichen. Diese sorgen dafür, dass alle relevanten Daten schnell und zuverlässig verarbeitet werden, sodass die Wartungen durchgeführt werden können, bevor überhaupt Störungen auftreten.

Ergänzend zur Ausfallvorhersage, die auf den durch Analysetools verarbeiteten Parametern beruht, können auch „digitale Zwillinge" herangezogen werden – virtuelle Abbilder bzw. Modelle von Maschinen und Anlagen, die deren Zustand und Funktionsweise in Echtzeit simulieren.

Zur Verwaltung und Planung der Wartungsmaßnahmen, die aus den Prognosen und Simulationen abgeleitet werden, eignet sich der Einsatz eines Computerized Maintenance Management Systems (CMMS). Mit diesem System können Wartungsaktionen effizient geplant, priorisiert und dokumentiert werden, wodurch die Handhabung und Transparenz des gesamten Wartungsprozesses optimiert wird.

Unterschied zwischen Condition Monitoring, Condition Based Maintenance und Predictive Maintenance

Häufig wird nach den Unterschieden zwischen „Condition Monitoring”, „Condition Based Maintenance" und "Predictive Maintenance” gefragt.

„Condition Monitoring” ist die reine Zustandsüberwachung von Maschinen. Die jeweiligen Wartungsstrategien „Condition Based Maintenance" sowie "Predictive Maintenance” machen sich dann diese Daten zu Nutze. Je nachdem, ob anschließend darauf basierend Wartungen geplant sind (CBM) oder die Daten noch durch Software, Algorithmen oder KI aufbereitet werden, unterscheiden sich die Strategien. Ziel beider Ansätze ist es zu reagieren, bevor ein Problem auftritt.

Zur Veranschaulichung finden Sie nachfolgend eine Gegenüberstellng beider Wartungsstrategien:

Wie nutzt man Condition Monitoring?

Um eine reibungslose Überwachung Ihrer Maschinen und Anlagen zu gewähren, sind einige technische Voraussetzungen notwendig, die sich aber in vielen Fällen leicht implementieren lassen. Oftmals verfügen bereits installierte Komponenten sogar schon über die benötigten Funktionalitäten und werden nur noch nicht entsprechend genutzt. Sollte dies nicht der Fall sein, erklärt Automation24 Ihnen hier die technischen Grundlagen des Condition Monitoring von Anfang an.

Was sind die technischen Grundlagen von Condition Monitoring?

1. Sensorik: Die Grundlage jeder Condition-Monitoring-Lösung sind hochwertige Sensoren, die entscheidende Parameter wie Temperatur, Vibration, Druck oder Feuchtigkeit in Echtzeit messen. Beispielsweise können Schwingungssensoren minimale Abweichungen von Sollwerten erfassen, die auf Unwuchten, Lagerprobleme oder beginnende Materialermüdung hinweisen. Ergänzt werden diese durch Temperatursensoren. Diese erkennen plötzliche Überhitzungen und Schäden an Motoren oder Getrieben und können diesen somit vorbeugen.
2. Datenanalyse: Die erfassten Daten werden direkt an eine zentrale Datenanalyseplattform übertragen, wo sie mithilfe moderner Algorithmen ausgewertet werden. Diese Algorithmen identifizieren Muster und Anomalien, die für den menschlichen Beobachter kaum erkennbar wären. So entsteht ein umfassendes Bild über den Zustand der Maschine, das eine vorausschauende Wartung ermöglicht und unerwartete Ausfälle minimiert.

IoT, Digitalisierung und Echtzeit-Datenübertragung

Die Digitalisierung hat das Condition Monitoring auf ein völlig neues Niveau gehoben. Dank der Integration des Internet of Things (IoT) können Daten aus verschiedenen Quellen in Echtzeit zusammengeführt und analysiert werden. Ein Beispiel: Über IoT-fähige Vibrationssensoren werden Messwerte direkt über ein lokales Netzwerk oder die Cloud an eine zentrale Steuerungseinheit übermittelt. Dort stehen die Daten sofort für die weitere Verarbeitung zur Verfügung.

Die Echtzeit-Datenübertragung ist ein zentraler Aspekt moderner Condition-Monitoring-Systeme. Sie gewährleistet, dass Maschinenbetreiber jederzeit über den aktuellen Zustand ihrer Anlagen informiert sind. Hierfür kommen Technologien wie 5G-Netzwerke und LPWAN (Low Power Wide Area Networks) zum Einsatz, die auch bei einer großen Anzahl von Sensoren und über weite Entfernungen hinweg eine zuverlässige Kommunikation ermöglichen.

Datenanalyse: So funktioniert die intelligente Überwachung

Die Datenanalyse ist das Herzstück eines Condition-Monitoring-Systems. Hier laufen alle Informationen zusammen, die von den Sensoren erfasst werden. Doch wie genau funktioniert dieser Prozess?

Zunächst erfolgt die Erfassung und Vorverarbeitung der Daten. Rohdaten werden gefiltert und normalisiert, um sicherzustellen, dass sie für die weitere Analyse geeignet sind. Vibrationssensoren können bspw. tausende Messpunkte pro Sekunde liefern. Durch eine Vorverarbeitung werden irrelevante Daten wie Umgebungsrauschen entfernt, sodass nur die wirklich relevanten Informationen weitergeleitet werden.

Im nächsten Schritt werden die bereinigten Daten mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML) analysiert. Dabei identifizieren Algorithmen Muster, die auf einen potenziellen Fehler hinweisen. Zum Beispiel könnte ein KI-gestütztes Modell erkennen, dass eine kontinuierlich steigende Vibration auf einen Lagerdefekt hindeutet – und dies sogar Wochen bevor der Defekt tatsächlich auftritt! So unterstützt Predictive Maintenance Sie zuverlässig und schützt Sie bereits lange im Voraus vor Maschinenausfällen.