Condition Monitoring: Effektives Frühwarnsystem für Maschinen

Was ist Condition Monitoring? Eine kurze Definition

Condition Monitoring (CM) heißt auf Deutsch übersetzt Zustandsüberwachung und bezeichnet die kontinuierliche Überwachung von Maschinenzuständen mit Hilfe von Sensoren. Durch den Einsatz von Condition Monitoring gelingt es Ihnen, Vorfälle, die zur Verschlechterung des Zustandes von Maschinen oder deren Komponenten führen, so früh wie möglich zu erkennen, zu überwachen und zu verfolgen. Durch diese präventive, zustandsbasierte Instandhaltungsstrategie gewinnen Sie wichtige Einblicke in den Gesundheitszustand Ihrer Maschinen. 

Das zentrale Ziel des Condition Monitorings ist die durch die Überwachung ermöglichte Optimierung des Maschinenzustands. Effektives Condition Monitoring ermöglicht es Ihnen, frühzeitig einzugreifen und auftretende Fehler zu beheben, bevor diese zu Maschinenstillständen oder Schäden führen. Es spielt eine entscheidende Rolle in der Industrie 4.0. Eine Weiterführung dieses Ansatzes ist Predictive Maintenance, bei der Data Science genutzt wird, um zukünftige Wartungsanforderungen vorauszusagen. 

Die 5 größten Vorteile von Condition Monitoring für Unternehmen

Condition Monitoring bildet die technologische Grundlage für ein rechtzeitiges Eingreifen in den Betriebsablauf – sei es bei ersten Anzeichen von Verschleiß oder beginnenden Störungen. Damit sind einige wesentliche Vorteile verbunden: 

1. Maximierung der Lebensdauer von Maschinen: Durch die kontinuierliche Überwachung sind Sie in der Lage, frühzeitig einzugreifen und so die Lebensdauer Ihrer Maschinen zu verlängern. Dies führt zu einer höheren Verfügbarkeit und Kapazität, da ungeplante Ausfallzeiten und damit verbundene Produktionsunterbrechungen vermieden werden. 
2. Reduzierung von Kosten: Condition Monitoring hilft, unerwartete Ausfälle, Wartungsarbeiten und den Bedarf an Ersatzteilen zu minimieren. Das spart Kosten, die durch Stillstandszeiten entstehen würden. 
3. Steigerung der Effizienz: Da Maschinen seltener unerwartet ausfallen, haben Mitarbeiter die Möglichkeit, sich auf andere, wertschöpfende Aufgaben konzentrieren. Dies führt zu einer effizienteren Arbeitsweise und einer besseren Ressourcennutzung. 
4. Verbesserte Einblicke in den Maschinenzustand: Condition Monitoring ermöglicht es, den Zustand der Maschinen zu überwachen, ohne diese anhalten und aufschrauben zu müssen.  
5. Vermeidung von Umwelt- und Sicherheitsvorfällen: Durch das frühzeitige Erkennen von Problemen und gefährlichen Situationen werden potenzielle Umwelt- und Sicherheitsrisiken minimiert. Die Fehlerfrüherkennung in Kombination mit einem schnell reagierenden Alarmsystem trägt erheblich zur Arbeitssicherheit des Personals bei. 

Wie funktioniert Condition Monitoring? 

Kurz gesagt geht es im Condition-Monitoring-Prozess darum, wichtige Zustandsparameter von Maschinen zu erfassen und Veränderungen zu erkennen, die auf sich anbahnende Fehler hinweisen. Wie das genau funktioniert und welche Sensoren und Systeme dafür relevant sind, schauen wir uns im Folgenden detaillierter an. 

Teilschritte im Condition-Monitoring-Prozess 

Condition Monitoring basiert auf einem strukturierten Prozess, der in drei vier zentrale Teilschritte unterteilt ist: 

1. Zustandserfassung: Im ersten Schritt werden mithilfe von Sensoren relevante physikalische Echtzeitdaten an verschiedenen Stellen der Maschine erfasst. Diese werden kontinuierlich oder in festgelegten Intervallen gesammelt und an ein zentrales System übertragen, wo sie zur weiteren Analyse bereitstehen. 

2. Zustandsvergleich: Die erfassten Messdaten werden nun mit festgelegten Referenz- oder Grenzwerten verglichen. Dieser Vergleich ist entscheidend, um Abweichungen vom Normalzustand der Maschine zu erkennen. Hierbei spielt die Erfahrung mit der Anlage eine wichtige Rolle. Nur durch ein exaktes Verständnis des Sollzustandes ist es möglich, Unregelmäßigkeiten und mögliche Schäden frühzeitig zu erkennen. 

3. Diagnose: In der Diagnosephase werden aus den festgestellten Abweichungen Rückschlüsse auf den Zustand der Maschine gezogen. Dabei werden die Ursachen möglicher Schäden analysiert und die betroffenen Komponenten identifiziert. 

4.  Umsetzung /präventiver Eingriff / Teiletausch / Reparatur: Auf Basis dieser Diagnose werden gezielte Instandhaltungsmaßnahmen geplant und im Idealfall rechtzeitig durchgeführt. 

Sensoren für das Condition Monitoring 

Im Condition Monitoring wird nach Möglichkeit zunächst auf bereits vorhandene Sensoren zurückgegriffen, um den Maschinenzustand zu überwachen. Falls nötig, werden zusätzliche Sensoren an den Anlagen angebracht, um relevante Messdaten zu erfassen. Je nach Art der Maschine kommen dabei unterschiedliche Condition-Monitoring-Sensoren zum Einsatz: 

• Vibrationssensoren: Überwachen Schwingungen an rotierenden Maschinen und erkennen dadurch frühzeitig Verschleiß an Achsen und Lagern. 
• Drucksensoren: Erfassen den Druck in hydraulischen und pneumatischen Systemen und helfen dabei, Anomalien wie Lecks zu identifizieren. 
• Ultraschallsensoren: Messen hochfrequente Signale und lokalisieren Reibungen oder Fehlfunktionen an beweglichen Teilen der Maschine. 
• Temperatur- und Infrarotsensoren: Analysieren die Wärmeentwicklung an Maschinenteilen, um zum Beispiel durch Wärmebildkameras Überhitzungen bei elektrischen Komponenten festzustellen. 
• Akustiksensoren: Erfassen Veränderungen im Betriebsgeräusch. Bei einer komplexen Maschine ändert sich zum Beispiel je nach Komponentendefekt der Ton, den die Maschine von sich gibt. 
• Ölsensoren: Untersuchen die Ölqualität durch die Messung von Partikeln, Feuchtigkeit oder Viskosität. 
• Strom- und Spannungssensoren: Überwachen elektrische Ströme und Spannungen, um Fehler oder Überlastungen in den elektrischen Systemen rechtzeitig zu erkennen. 
• Positions- und Wegesensoren: Messen Bewegungen und Positionen von Maschinenteilen, um Abweichungen oder Fehlstellungen festzustellen. 
• Emissionssensoren: Überwachen die Abgase und Schadstoffemissionen von Maschinen und Anlagen, um die Einhaltung von Umweltvorgaben sicherzustellen. 

Welche Parameter genau überwacht werden, hängt stark von der jeweiligen Maschine ab. Häufig überwachte Größen sind Vibrationen, Geräusche, Temperaturen und Druck. Diese Umgebungs- und Anlagevariablen helfen, den Zustand der Maschinen genau zu analysieren und Probleme frühzeitig zu erkennen. 

Condition-Monitoring-System

Ein komplexes Condition-Monitoring-System besteht in der Regel aus folgenden Bestandteilen: 

• Sensorik: Sensoren sind entweder kabelgebunden oder drahtlos mit den Anlagen verbunden. Sie sammeln kritische Betriebsdaten, die zur Bewertung des Anlagen- oder Maschinenzustands notwendig sind. 
• Datenübertragung: Die erfassten Sensordaten können entweder an ein System direkt an der Maschine oder an ein zentrales System übertragen werden. Bei einzelnen Anlagen reicht oft ein maschinengebundenes System aus, während bei der Überwachung mehrerer Maschinen ein zentrales System sinnvoller ist. In welcher Regelmäßigkeit die Sensordaten übertragen werden, variiert je nach Betriebsmodus. Einige Systeme ermöglichen eine alarmgesteuerte Übertragung. 
• Datenanalyse: Eine spezialisierte Condition-Monitoring-Algorithmus wertet die gesammelten Daten aus und identifiziert Trends und Abweichungen. Viele moderne Condition-Monitoring-Systeme bieten die Möglichkeit, die Daten in der Cloud zu speichern und zu analysieren. Durch die Analyse werden mögliche Anomalien frühzeitig erkannt. 
• Warnsysteme: Wenn das System Unregelmäßigkeiten feststellt, werden automatisch Warn- oder Fehlermeldungen generiert. Diese Benachrichtigungen ermöglichen es den Wartungsteams, umgehend zu reagieren. 

Herausforderungen im Condition-Monitoring-Prozess

Neben all den Vorteilen und Chancen sind auch die Condition Monitoring Nachteile, beziehungsweise Herausforderungen, nicht außer Acht zu lassen. Der Einsatz von Condition Monitoring eignet sich grundsätzlich für alle Unternehmen, die Anlagen betreiben und deren Zustand überwachen möchten. Die Implementierung ist jedoch häufig komplex und erfordert eine sorgfältige Planung und Anpassung an die spezifischen Gegebenheiten des Betriebs.. Je nach Branche, Unternehmensgröße und vorhandenen Ressourcen stehen Sie im Condition-Monitoring-Prozess vor unterschiedlichen Hürden, die es zu überwinden gilt. 

Identifikation kritischer Maschinen und Komponenten 

Eine zentrale Herausforderung besteht darin, festzulegen, welche Maschinen und Anlagenteile überwacht werden sollen. Nicht jede Maschine ist gleichermaßen wichtig für die Produktion. Stellen Sie sich daher zunächst die folgenden Fragen:  

• Was sind unsere kritischen Anlagen? 
• Welche Messparameter sind aussagekräftig und erforderlich, um meine Ziele zu erreichen? 
• Welche Erwartungen an die Zuverlässigkeit einer Maschine sind sinnvoll und praktikabel? 

Um die entscheidenden Komponenten und Messdaten zu identifizieren, ist es wichtig, die Fehlermodi, die Fehlerrate und die Erkennbarkeit des Fehlers zu verstehen. Dabei helfen Ihnen bewährte Methoden wie: 
 

• Reliability-Centered Maintenance (RCM): RCM ist ein strukturierter Prozess, der die Funktionen eines Systems untersucht und ermittelt, welche Ausfälle am kritischsten sind. Es wird analysiert, wie diese Ausfälle auftreten, welche Konsequenzen sie haben und welche präventiven Wartungsstrategien am sinnvollsten sind. Dabei wird Wartung auf Basis der tatsächlichen Risiken und Bedürfnisse priorisiert. 
• Failure Mode and Effects Analysis (FMEA): FMEA identifiziert mögliche Fehlerarten (Failure Modes) eines Systems und bewertet, wie wahrscheinlich sie sind, welche Auswirkungen sie haben und wie schwerwiegend sie für das Gesamtsystem sind. Anhand dieser Analyse wird ein Risikoprioritätswert (RPN) berechnet. Dieser hilft dabei, gezielte Maßnahmen zu definieren, um diese Fehler zu verhindern oder deren Auswirkungen zu minimieren. 

Datenverständnis und Handlungsfähigkeit 

Ein oft unterschätztes Problem liegt neben der Erhebung der Daten auch in ihrer sinnvollen Nutzung. Es reicht nicht aus, Anomalien oder mögliche Fehler zu erkennen – das Personal muss in der Lage sein, die Daten zu interpretieren und zu wissen, welche Maßnahmen zu ergreifen sind. Condition Monitoring selbst löst keine Probleme, es erkennt sie nur – die Fehlerursache muss dann immer noch behoben werden. Wenn eine Fehlermeldung ausgegeben wird, ist es Aufgabe des Personals, darauf angemessen und möglichst schnell zu reagieren. Ein erfolgreiches System erfordert daher nicht nur eine gute Technologie, sondern auch die Schulung des Personals im Umgang mit den Daten. Stellen Sie sich dazu die Frage: „Wie schaffe ich es, dass meine Mitarbeiter die Daten verstehen und wissen, was zu tun ist?“ 

Technologische Herausforderungen und Systemintegration 

Die Wahl der geeigneten Technologie und Condition-Monitoring-Tools spielt eine Schlüsselrolle für den Erfolg und die Effizienz der Zustandsüberwachung. Stellen Sie sicher, dass die eingesetzten Sensoren und Vernetzungslösungen den spezifischen Anforderungen der Maschinen gerecht werden. Darüber hinaus stellt die Integration des Systems in bestehende IT-Strukturen oft eine technische Hürde dar, insbesondere in Betrieben mit älteren Maschinen.  

Kosten-Nutzen-Abwägung 

Ein weiterer Aspekt, der insbesondere für kleinere Unternehmen von Bedeutung ist, betrifft die Kosten. Die Anschaffung und Installation eines Condition-Monitoring-Systems ist je nach Umfang und Komplexität der Überwachung häufig sehr kostenintensiv. Neben den Kosten für Sensoren und Software muss auch der Aufwand für die Integration in bestehende Maschinen berücksichtigt werden. Besonders teuer wird es, wenn Maschinen nicht die Voraussetzungen für Condition Monitoring bieten und Sie diese zunächst nachrüsten müssen. Führen Sie eine sorgfältige Kosten-Nutzen-Abwägung durch. So stellen Sie fest, ob und in welchem Umfang Condition Monitoring für Ihr Unternehmen wirtschaftlich sinnvoll ist. 

Condition Monitoring erfolgreich umsetzen: So geht´s 

Um Condition Monitoring effektiv in Ihrem Unternehmen zu implementieren, sollten Sie einen klar strukturierten Prozess verfolgen: 

1. Ist-Zustand analysieren: Zunächst sollten Sie einen Überblick über Ihre vorhandenen Maschinen und deren Schnittstellen gewinnen. Verfügen Ihre Maschinen bereits über die notwendigen Schnittstellen für Condition Monitoring? 
2. Datenanforderungen definieren: Falls Ihre Maschinen keine Schnittstellen haben, müssen Sie entscheiden, welche Datenpunkte für das Monitoring notwendig sind, z. B. Temperatur, Druck oder Schwingungen. Um die richtigen Parameter zu wählen, ist das Wissen von Prozessexperten gefragt. Informieren Sie sich über die verschiedenen Möglichkeiten, fehlende Sensoren nachzurüsten. 
3. Daten erfassen und speichern: Nach der Entscheidung über die benötigten Datenpunkte müssen Sie festlegen, wie und wo die Daten gesammelt werden sollen. Hier haben Sie die Wahl zwischen lokalen Insellösungen an den Maschinen oder einer übergreifenden Plattform. Eine solche Plattform erfordert jedoch den Aufbau einer umfassenden Infrastruktur. IIoT-Plattformen bieten eine skalierbare und sichere Lösung, um Daten in Echtzeit zu sammeln, zu verwalten und zu analysieren. Sie ermöglichen eine zentrale Überwachung und Verwaltung der Anlagen, remote Updates sowie eine nahtlose Integration in bestehende IT-Systeme. 

4. Daten auswerten: Für die Interpretation Ihrer Daten sollten Sie auf Algorithmen setzen. Eine Möglichkeit sind Alarme, die automatisch bei der Überschreitung von vorher definierten Grenzwerten ausgelöst werden. Komplexe Algorithmen sind in der Lage, verschiedene Sensoren zu kombinieren und historische Daten miteinzubeziehen. Hierbei werden Daten miteinander verglichen, um Trends zu erkennen. Ein Beispiel ist die Überwachung der Ölviskosität: Durch den Einsatz von Sensoren wird der Zustand des Öls kontinuierlich überwacht. Wenn die Viskosität über die Zeit abnimmt, lässt sich anhand der Daten ein Trend erkennen, der darauf hindeutet, dass ein Ölwechsel erforderlich wird. 

5. Ergebnisse ausgeben: Im letzten Schritt müssen die gewonnenen Daten für die Verantwortlichen nutzbar gemacht werden. Ob über Dashboards, mobile Endgeräte oder Wearables wie Smartwatches – die Ausgabe der Analyseergebnisse sollte so gestaltet sein, dass sie leicht zugänglich und verständlich ist. 

Condition Monitoring und Künstliche Intelligenz (KI) 

Der Einsatz von KI in der Industrie und KI in der Produktion ist längst keine Seltenheit mehr. Und auch im Condition Monitoring gibt es vielversprechende KI-Use-Cases. Hier bietet KI vor allem eins: Erhebliche Zeiteinsparungen. KI ist in der Lage, große Datenmengen in kürzester Zeit auszuwerten und dabei Muster und potenzielle Probleme zu erkennen, die für Menschen oft nicht sofort ersichtlich sind. Besonders wertvoll ist auch die Fähigkeit der KI, subtile Anzeichen von Unregelmäßigkeiten frühzeitig zu identifizieren. Das hilft, Fehler zu erkennen und zu beheben, bevor diese zu größeren Problemen führen. KI als Condition Monitoring Tool deckt jedoch nicht nur Probleme auf, sondern gibt auch konkrete Handlungsempfehlungen.  

Condition-Monitoring-Beispiele 

Condition Monitoring wird vor allem in der Industrie eingesetzt, um Maschinen und Anlagen kontinuierlich zu überwachen. Typische Einsatzbereiche sind rotierende Maschinen, Lager, Getriebe, sowie Pumpen und Kompressoren. Condition Monitoring hilft, Verschleiß frühzeitig zu erkennen und ungeplante Ausfälle zu vermeiden, insbesondere in Bereichen wie der Fertigung, Energieerzeugung und Prozesstechnik. 

Condition Monitoring in Lagern & Getrieben 

In einer Fertigungsanlage für Automobilkomponenten wird Condition Monitoring an den Lagern und Getrieben von Förderbändern eingesetzt. Hierbei überwachen Sensoren kontinuierlich die Vibrationen und die Temperatur der Lager. Nach einigen Wochen zeigt das System einen Anstieg der Vibrationen in einem bestimmten Getriebe an, der auf eine Verunreinigung des Schmiermittels zurückzuführen ist. Zusätzlich wird eine leichte Exzentrizität erkannt, die darauf hindeutet, dass das Lager aufgrund unsachgemäßer Installation nicht richtig zentriert ist. 

Diese Daten geben dem Wartungsteam die Möglichkeit, schnell zu handeln: Das Schmiermittel wird ersetzt und das Lager neu installiert, bevor es durch die erhöhten Belastungen dauerhaft beschädigt wird. Durch diese frühzeitige Intervention wird nicht nur ein teurer Maschinenausfall verhindert, sondern auch die Lebensdauer der betroffenen Komponenten erheblich verlängert. 

Condition Monitoring bei der Schwingungsmessung 

In einer metallverarbeitenden Fabrik wird Condition Monitoring während des Fräsens von Präzisionsteilen eingesetzt. Spezielle Sensoren überwachen die Vibrationen der Fräsmaschine in Echtzeit. Während eines Fertigungsprozesses bemerkt das System eine ungewöhnlich starke Schwingung, die auf einen stumpfen Fräskopf oder eine falsche Bearbeitungseinstellung hinweist. 

Die detaillierte Schwingungsmessung ermöglicht es dem Wartungspersonal, sofort einzugreifen, den Fräskopf zu wechseln und die Einstellungen anzupassen. Dies verhindert nicht nur eine schlechte Oberflächenqualität der bearbeiteten Teile, sondern schützt auch die Maschine vor weiteren Schäden durch unkontrollierte Vibrationen. Condition Monitoring hilft dabei, die Produktqualität aufrechtzuerhalten und teure Nacharbeiten zu vermeiden. 

Condition Monitoring: Ein Muss für moderne Instandhaltungsstrategien

Condition Monitoring bietet Unternehmen eine leistungsfähige Methode, Maschinen effizienter zu überwachen und deren Instandhaltung zu optimieren. Durch den Einsatz moderner Sensoren und Analysewerkzeuge lassen sich Probleme frühzeitig erkennen und gezielte Instandhaltungsmaßnahmen einleiten, bevor es zu kostspieligen Ausfällen kommt. 

Trotz einiger Herausforderungen, wie die richtige Auswahl der Messgeräte und die Integration in bestehende Systeme, ist Condition Monitoring ein wesentliches Werkzeug, um die Lebensdauer von Maschinen zu maximieren, Kosten zu senken und die Sicherheit zu erhöhen. Mit der richtigen Implementierung profitieren Unternehmen dank Condition Monitoring langfristig von einer verbesserten Effizienz und Ausfallsicherheit. 

FAQs zum Thema Condition Monitoring

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