Condition Monitoring- Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser.

Kurz und Kapp

Condition Monitoring Systeme haben sich schon in Industriebereichen, z.B. Kraftwerkstechnik und Windkraft, erfolgreich bewährt und gehören dort zur Grundausstattung der zu überwachenden Maschinen bzw. Bauteile.

Von der Begrifflichkeit begrenzen sich Condition Monitoring Systeme nicht auf bestimmte Signale, wie z.B. Schwingungssignale, Temperatur oder Druck, sondern dienen ganz allgemein der Zustandsüberwachung (condition monitoring) von Maschinen und/oder Bauteilen sowie kompletter Systeme.

Was bringt mir das?

Aufgrund des hohen Marktdrucks und der wachsenden Konkurrenz ist es von großer Bedeutung Serviceprozesse zu optimieren, um in der jeweiligen Branche weiterhin wettbewerbsfähig bleiben zu können. Die Optimierung der prädiktiven Systeme, wozu insbesondere auch Condition Monitoring Systeme (CMS) gehören, wird immer bedeutsamer. Als Qualitätsanbieter sollte es ein Ziel von Unternehmen sein, die Leistungsfähigkeit von Maschinen und Systeme über die gesamte Lebensdauer zu gewährleisten. Als eine Maßnahme dieses Ziel zu erreichen, wird in der Industrie das Condition Monitoring benutzt.

Es wird in verschiedenen Ausprägungen als Servicekonzept aus Überwachung, Wartung, Wiederherstellung und Leistungssteigerung angeboten und stellt den effizienten Betrieb von Maschinen und Prozessen sicher. Als Ergebnisse resultieren höhere Erträge, Verfügbarkeiten und Rendite für Kunden als auch entsprechende Margen für Unternehmen als Anbieter. Die Einführung eines Instandhaltungsmanagements ist zum Beispiel gegenwärtig Kernelement vieler Digitalisierungsstrategien der Eisenbahninfrastrukturbetreiber weltweit.

Mittels CMS sollen relevante Zustandsänderungen, die zum frühzeitigen Ausfall der überwachten Komponenten führen können, schnellstmöglich erkannt werden.

Die Ziele eines CMS lassen sich wie folgt darstellen:

  • Frühzeitige Erkennung von Schäden an den überwachten Komponenten und Systemen (Predictive Maintenance)
  • Vermeidung von Folgeschäden
  • Möglichkeit der Schadenszuordnung anhand bauteiltypischer Frequenzen
  • Planbarkeit der Wartungseinsätze
  • Möglichkeit der zustandsorientierten Instandhaltung
  • Reduzierung von unplanmäßigen Stillstandzeiten
  • Steigerung der Verfügbarkeit
  • Reduzierung der Instandhaltungskosten

Wer nutzt CMS?

Wie schon beschrieben lassen sich CMS-Systeme in verscheiden Branchen anwenden. Einige im Überblick:

1.Windenergie

Windenergieanlagen [WEA] sind komplexe Bewegungs- sowie Schwingungssysteme. Das CMS bietet die Möglichkeit, mehr Informationen zum Lauf-, Betriebs- und Funktionsverhalten einer Anlage zu ermitteln. Diese Informationen werden durch meist piezoelektrische Beschleunigungssensoren gesammelt. Bezogen auf WEA umfasst CMS die Schwingungs- und Körperschallmessung an den Komponenten der WEA, u.a. Bauteile des Antriebstranges und Turm, kombiniert mit der Erfassung von Betriebsparametern wie z.B. Leistung, Drehzahl, Öl- und Lagertemperaturen.

Bei der Verarbeitung der Daten stehen verschiedene Analysemethoden zur Verfügung, exemplarisch genannt seien:

  • FFT [Fast Fourier-Transformation]
  • Hüllkurvenanalyse
  • Zeitsignalanalyse
  • Ordnungsanalyse

Mittels von bestimmter Software ist es außerdem möglich, sich in Echtzeit mit dem CMS der WEA zu verbinden und bei Bedarf zusätzliche Messungen durchzuführen. Des Weiteren dient sie zur virtuellen Modellierung des Antriebsstranges jeder WEA, zur Funktionsprüfung der Messtechnik und zur Verwaltung der kinematischen Daten der mechanischen Komponenten der Antriebsstränge.

2.Industrie 4.0

Bei Industrie 4.0 geht es vor allem um die Vernetzung aller vor- und nachgelagerten Prozesse in einer Produktion. Es soll hier ein Regelkreis zwischen Presales, Betrieb und Aftersales implementiert werden. Ein wichtiger Bestandteil dieses Regelkreises ist ein intelligentes CMS. So ein System muss natürlich die Flexibilität für verschiedenste Fertigungsanlagen mit den erforderlichen Schnittstellen für einen lückenlosen Informationsaustausch zwischen Administrator, Prozessvisualisierung und Anlagensteuerung bieten.

Um effizient aussagekräftige Informationen zum Zustand einer Anlage zu bekommen, ist es notwendig, die Daten nahezu in Echtzeit zu erfassen. So können die aktuell im Produktionsprozess auftretenden Abweichungen im Vergleich zu historischen Trends schnell analysiert und frühzeitig Gegenmaßnahmen im laufenden Betrieb vorgenommen werden. Die Verlängerung der Nutzungsdauer von Maschinenelementen hilft außerdem die Umwelt zu schonen und die Sicherheit der Mitarbeiter zu gewährleisten. Auch hier gibt es schon zahlreiche gute CMS-Lösungen, die für Industrieunternehmen angeboten werden.

3.Bahn

Auch in der Bahnindustrie wird auf eine vorrausschauende Überwachung und Wartung gesetzt. Im Fokus liegt hier die optimierte Instandhaltung von Laufdreh- und Triebgestellen von Personenzügen. Das hier eingesetzte CMS ermöglicht größer Laufleistungen, längere Wartungsintervalle und höhere Durchschnittsgeschwindigkeiten der Züge. Die Sensoren werden primär an Radsatzlagern moniert, die Drehzahlen, Temperatur und Körperschall messen. Aber auch die Schwingungssignale der Fahrmotoren und Getriebe können überwacht werden. Eine zusätzlich benötigte Prozessoreinheit verarbeitet die Daten und ermöglicht die Informationsverteilung zu einer Cloud. Zu den detektierbaren Schäden zählen:

  • Außenring-, Innenring-, Wälzkörperschaden
  • Unwuchten
  • Heißläufer
  • Schmierstoffalterung

Durch diese Informationen über den Zustand der Bauteile werden Betreiber und Personal in die Lage versetzt, frühzeitig mittels vorrausschauender Instandhaltung oder einer geplanten Reparatur auf Veränderung zu reagieren. Durch diese digitalisierten Überwachungsmethoden wird ein erheblicher Wettbewerbsvorteil ermöglicht.

4.Kraftwerke

In allen bekannten Arten von Kraftwerken werden Generatoren eingesetzt, die mechanische Energie in elektrische Energie umwandeln. Für eine zuverlässige Energieversorgung ist ein funktionierender Betrieb dieser Anlagen von größter Bedeutung. Da diese Anlagen aber auch einen gewissen Alterungsprozess unterliegen, ist eine konstante Zustandsüberwachung unumgänglich.

Auch Schäden an Pumpen, Kompressoren, oder Gebläse müssen überwacht werden um ungeplante Stillstände zu vermeiden. Kraftwerke sind hochkomplexe Systeme. Daher sind wichtige Fragen im Vorfeld zu klären:

  • Wo liegen geeignete Messstellen?
  • Was sind die aussagekräftigen Zustandsgrößen der jeweiligen Komponente?
  • Welche Anwendung für Signalanalyse und Mustererkennung?
  • Wie verarbeite und speichere Ich die Daten?

Potenzial

Das Condition Monitoring wird zukünftig eine wichtige Rolle in der Wirtschaft und Industrie einnehmen. Das Potential der Zustandsüberwachung wird aktuell allerding noch zu sehr unterschätzt. Dabei trägt es einen hohen Beitrag zur Prozessoptimierung und Kosten- und Ressourceneinsparung bei. Es liegt allerding auf der Hand, dass die Einführung eines solchen Überwachungssystems ebenso mit Kosten und Arbeit verbunden ist.

Es sind nicht immer teure Software Lösungen nötig, um anfangs ein CMS aufzubauen. Es ist es möglich, mit einfachen statistischen Analysemethoden Abweichungen in Maschinendaten frühzeitig zu erkennen und schnell die erforderlichen Schritte einzuleiten. Diese Modelle können aber nicht nur Ist-Zustände ermitteln, sondern auch prognostizieren.

Die Anwendungsbereiche dieser Methoden sind sehr vielseitig und finden praktisch in jedem Bereich, der empirisch erforscht werden kann, von den Politik- und anderen Sozialwissenschaften bis zur Biologie und Medizin, Anwendung. In der Energie- oder Bahnindustrie haben einfache statistische Analyse-Methoden noch keine Anwendung gefunden, obwohl sie einen hohen Nutzen bringen könnten. Das „Predictive Analytics“ ist ein Verfahren, in dem Datenanalysen verwendet werden, um Vorhersagen treffen zu können und müsste eigentlich schon Standard in den Branchen sein. Das Verfahren gehört mit zum „Monitoring“ und aufgrund dessen mit zum „Service“. Mit dem „Service“ wird heutzutage das meiste Geld verdient. Somit liegt es auf der Hand, dass Prozesse, die so lukrativ sind, eingeführt und stetig verbessert werden müssen. Man darf natürlich nicht außer Acht lassen, dass es am Anfang aufwendig ist die Daten richtig zu interpretieren und zu verarbeiten. Es bedarf gut ausgebildeter Analysten und Spezialisten, die sich auf dem Gebiet „Big Data“ und „Data Mining“ bestens auskennen.

Haben Sie weitere Fragen? Sprechen Sie mich gerne an. Sven-bauer@astran.de

Marktschätzung weltweit – Condition Monitoring/ PM

Marktanalyse
Abb.1: Marktaufteilung von Geschäftsmodellen [2]
Der weltweite Markt für die Überwachung des Maschinenzustands wurde im Jahr 2018 auf USD 1961 Millionen geschätzt und wird voraussichtlich bis 2024 einen Wert von USD 2640 Millionen erreichen, was einer jährlichen Wachstumsrate von 5,14% im Prognosezeitraum (2019 – 2024) entspricht. Die zunehmende Nutzung der drahtlosen Kommunikationstechnologie und das Wachstum der Heizung-, Lüftung- und Klimasysteme (HLK) sind wichtige Faktoren, die den Markt beeinflussen. Andere Faktoren wie die intelligente Fabrik und der Übergang von der vorbeugenden zur vorausschauenden Wartung tragen ebenfalls erheblich zum Wachstum des Marktes für Zustandsüberwachung von Maschinen bei [1].

Doch welche Produkte und Dienstleistungen lassen sich mit Condition Monitoring erzielen? Ganz klar die vorrausschauende Wartung – Predictive Maintenance (PM) und die dazugehörigen Hardware- und Software Produkte. Allerdings bleibt abzuwarten, welches Modell zukünftig das Geschäft mit PM dominieren wird. Es wird durchaus von einer potenziellen Bedrohung von branchenfremden Technologien und Plattformanbietern ausgegangen, die durch bessere IT-Infrastrukturen und Big-Data-Know-how die etablierten Hardware- und Software Hersteller ausspielen könnten. Marktanalysen zeigen aber, dass die Zukunft in der Software liegen wird.

 

Marktausblick: Business Case Predictive Maintenance

In einer Studie von Roland Berger und der VDMA aus dem Jahr 2017 wurden Vertreter aus den Branchen Antriebs- und Fluidtechnik, Elektrische Automation und Robotik, Werkzeugmaschinen und Fertigungssysteme, Software und Digitalisierung sowie Andere, z.B. Windtechnik, befragt, ob und wie sie Predictive Maintenance Angebote bieten. Folgende Grafik zeigt die Aufteilung das vorhandene Produkt und Leistungsangebote der befragten Unternehmen.

Marktausblick_1
Abb.2: Aufteilung Produkt- und Leistungsangebote befratger Unternehmen [2]
Im Hinblick auf die eigenen Geschäftschancen erwarten 80% der Befragten durch PM teils deutliche Wachstumsimpulse für ihr Servicegeschäft – demgegenüber sehen 20% der Unternehmen eher das Risiko einer Kannibalisierung ihres bestehenden Servicegeschäfts, wenn auch nur in vergleichsweisem geringem Umfang. Folgende Grafik zeigt die erwarteten Auswirkungen im Servicegeschäft der befragten Unternehmen.

 

Marktausblick_2
Abb.3: Erwartete Auswirkungen auf das Servicegeschäft der befragten Unternehmen [2]
Um auf längere Sicht höhere Umsätze zu generieren, sind neue Modelle zur Preisgestaltung für Predictive-Maintenance Lösungen nötig.  Auch hier ist erkennbar, dass die befragten Unternehmen primär auf Serviceträge mit dem Kunden setzten, wie in folgender Grafik zu erkennen:

 

 

Marktausblick_3
Abb.4: Modelle zur Preisgestaltung von PM-Lösungen der befragten Unternehmen [2]
Im Bereich der Service-Verträge kann es verschiedene Modelle geben. Ein Trend ist allerdings zu beobachten. In vielen Branchen kommen vermehrt „Subscription“ Business-Modelle zum Einsatz. Diese beinhalten Komplett-Angebote für Software- und Hardwareprodukte. Mit Hilfe von Subscription Business-Modellen entwickeln sich „Einmal-Käufer“ zu langfristig gebundenen Kunden, die wiederkehrenden Umsätzen generieren. Hat sich ein solches Modell erst einmal etabliert, lässt es sich sehr leicht skalieren und festigt den Cashflow. Der Benefit für Kunden liegt hier bei Preisvorteilen, höheren Komfort und zugeschnittenen Angeboten. Der ständige Kundenkontakt ist somit ein sehr großer Vorteil, weil so der Customer-Lifecycle verlängert werden kann.

Haben Sie weitere Fragen? Sprechen Sie mich gerne an. Sven-bauer@astran.de

 

 

[1] – https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/machine-condition-monitoring-market

[2] – https://www.vdma-verlag.com