Von der Inbetriebnahme bis zur Überwachung und Reparatur: Im Fokus der Aussteller der Systems & Components 2022 stehen digitale Komponenten, die die Wartung mobiler Arbeitsmaschinen auf ein neues Niveau heben. Die Messe findet zeitgleich zur Agritechnica vom 27. Februar bis 5. März 2022 in Hannover statt und wird von der DLG Service GmbH veranstaltet.
Inhaltsverzeichnis
1. Digitalisierung fördert Predicitve-Maintenance-Lösungen
2. Condition-Monitoring-Systeme fokussieren den Antriebsstrang
3. Vorteile des Condition Monitorings im Off-Highway-Sektor
4. Condition Monitoring als Teil von Predictive Maintenance
5. Die Arbeitsmaschine und ihr Digitaler Zwilling
6. Augmented Reality unterstützt bei Service- und Instandhaltungsmaßnahmen
7. Auf dem Weg zur Smart Maintenance – das Projekt Invia
Prävention heißt das Motto bei Fahrzeugen des Off-Highway-Sektors. Frühzeitiges Erkennen von Fehlern, Risikominimierung von ungeplanten Stillständen und die proaktive Wartung sind Themen, die ganz oben auf der Agenda stehen. Immer häufiger fallen dabei die Schlagworte Condition Monitoring und Predictive Maintenance. Ziel ist es, die Maschinen proaktiv zu warten und Störungszeiten zu minimieren.
Digitalisierung fördert Predicitve-Maintenance-Lösungen
Predictive Maintenance unterscheidet sich von herkömmlichen reaktiven Wartungsansätzen. Das Verfahren nutzt Echtzeitdaten für die Ableitung von Wartungsinformationen. Hier hinterlässt die voranschreitende Digitalisierung ihre Spuren. Sie erlaubt neue Inspektionsmöglichkeiten, um den Ist-Zustand mobiler Arbeitsmaschinen kontinuierlich zu erfassen. Neben leistungsfähiger Hardware, die Daten mit hohen Frequenz sammeln kann, bedarf es dafür intelligenter Diagnosesoftware und IoT-Gateways. Über die fahrzeuginternen Schnittstellen wie CAN-Bus oder Ethernet angebunden, sammeln sie die Daten und übertragen diese via WLAN, Bluetooth oder Mobilfunk an die Cloud.
Condition-Monitoring-Systeme fokussieren den Antriebsstrang
Der Fokus liegt dabei insbesondere auf der Zustandsüberwachung des Antriebsstrangs. Auf dem Messegelände in Hannover werden moderne Condition-Monitoring-Systeme vorgestellt, die intelligente Plug-&-Play-Sensoren direkt in die kritischen Komponenten mobiler Arbeitsmaschinen wie Bagger, Radlader oder Bulldozer integrieren, beispielsweise in die Gelenkwellen. Da die Sensoren im Off-Highway-Sektor extrem rauen Bedingungen ausgesetzt sind, müssen sie äußerst robust sein. Neben Betriebsstunden, Temperaturen, Drehzahl und Drehmoment werden auch Vibrationen beziehungsweise Schwingungen gemessen. Steigt in einem spezifischen Frequenzbereich beispielsweise die Amplitude an, ist das bei richtiger Parametrierung der Sensoren ein Hinweis auf einen sich anbahnenden Defekt an Gelenkwelle, Wälzlager oder Getriebe.
Vorteile des Condition Monitorings im Off-Highway-Sektor
Condition Monitoring bietet eine Reihe von Vorteilen.
- Die gesammelten Werte bilden die Grundlage für weiterführende Big Data-Analysen, die aus der großen Datenmenge auffällige Abweichungen herausfiltern.
- Sie ermöglichen die permanente Selbstüberwachung der wichtigen Teilsysteme im Motor, dem Kühl- und Schmierstoffkreislauf, der Abgasnachbehandlung oder Luftzirkulation.
- Werden von der Norm abweichende Werte festgestellt, gibt das System über den Bordcomputer Handlungsempfehlungen an den Fahrer oder greift direkt ein.
- Drohende Ausfälle in rotierenden Komponenten können verhindert werden, beispielsweise indem das Schmiersystem bei Bedarf die Schmierstoffmenge erhöht.
- Perspektivisch lassen sich so notwendige Wartungen und außerplanmäßige Servicefälle rechtzeitig erkennen und somit Ausfälle verhindern.
Condition Monitoring als Teil von Predictive Maintenance
Darüber hinaus geben die Daten einer Vibrationsanalyse Hinweise darauf, innerhalb welcher Zeitspanne der Maschinenbetreiber die betroffenen Komponenten tauschen sollte. Dafür wird die bei der Konstruktion ausgelegte Betriebsfestigkeit mit der von Sensoren registrierten Beanspruchung verglichen und daraus der Verschleiß errechnet. Solche intelligenten Algorithmen zur Vorhersage sind ein zentraler Bestandteil des Predictive Maintenance. Sie ermöglichen es, die erforderlichen Wartungen „just in time“ durchzuführen.
Die Arbeitsmaschine und ihr Digitaler Zwilling
Eng verknüpft ist das Thema Predictive Maintenance mit dem digitalen Zwilling – denn die Daten für die Vorhersage lassen sich auch durch Simulation gewinnen. Im Falle eines Defekts können die Servicetechniker mithilfe des digitalen Zwillings der Ursache für die Störung auf den Grund gehen. Der Vorteil: Bereits bei der Konstruktion lassen sich durch die Simulation unterschiedliche Auslastungsgrade durchspielen oder Sensordaten für verschiedene Fehlerzustände erzeugen, die den Predictive-Maintenance-Algorithmus trainieren. Machine-Learning-Algorithmen sorgen dafür, dass der digitale Zwilling aus jedem Ereignis lernt und so mit der Zeit immer genauere Vorhersagen trifft. Maschinenausfälle auf dem Feld oder der Baustelle werden damit zu einem rein virtuellen Ereignis.
Augmented Reality unterstützt bei Service- und Instandhaltungsmaßnahmen
Eingang in Service und Instandhaltung findet auf der Systems & Components 2022 auch die IT-gestützte Erweiterung der menschlichen Wahrnehmung – also Augmented Reality. Diese blendet die interaktiven Inhalte mit verständlichen Handlungsanleitungen über Smartphone, Tablet oder Datenbrille ein. Die bild- und videogestützte Diagnose soll den Fahrer künftig unterstützen. Er kann sich dafür mit dem Service-Desk in Verbindung setzen und wird von dort über Ton-, Bild- und Videoinformationen zu potenziellen Fehlerquellen geführt. Zusätzlich kann der Experte am Service-Desk mit Augmented-Reality-Tools einen Servicetechniker direkt vor Ort unterstützen. Ziel ist eine deutliche Verbesserung der Servicequalität, sodass der Techniker schon beim ersten Besuch die richtigen Ersatzteile im Gepäck hat.
Technologien für das Autonome Fahren auf der Systems & Components 2022
Auf dem Weg zur Smart Maintenance – das Projekt Invia
Wissenschaftler am Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS in München wollen diese Anwendungsszenarien des Smart Maintenance gemeinsam mit dem Landmaschinenbauer Holmer und dem Telekommunikationshersteller Huawei auf eine ganze Flotte hochkomplexer Erntemaschinen übertragen. Per Mobilfunknetz werden die Sensorinformationen dabei an einen zentralen Instandhaltungsdienst in der Cloud gesendet. Um die Arbeit der Erntemaschinen auch dann zuverlässig und lückenlos überwachen zu können, wenn eine ständige Echtzeit-Anbindung an das Internet nicht gewährleistet ist, wurde ein Teil der dafür notwendigen Intelligenz deshalb direkt in das Kommunikations-Gateway auf der Maschine verlagert.
Das ganze Projekt nennt sich Invia und setzt auf eine Kombination aus Cloud Computing, mobile Edge Computing (MEC) und Fog Computing. Eine spezielle Edge-ECU (Edge Embedded Control Unit) bildet bei schlechter oder temporär fehlender Verbindung zur Mobilfunkbasisstation den Kern der Fog Cloud. So können Grundfunktionen des Assistenzsystems auch ohne Verbindung zur Servicezentrale bereitgestellt werden. Darüber hinaus soll im Rahmen des Projekts untersucht werden, welche Vorteile die Integration einer MEC-Komponente anstatt oder in Ergänzung zu zentralen Cloud-Diensten bietet. Der Hintergrund: MEC-Komponenten bieten aufgrund ihrer Nähe zur Maschine sehr geringe Latenzzeiten und eine hohe Rechenkapazität, womit die Bereitstellung von Augmented Reality- oder Videodiensten erst möglich wird. Zusätzlich soll Invia das Service-Angebot um ein Online-Training on-the-job erweitern. (eve)
Weitere Informationen zur Messe: www.systemsandcomponents.com
DLG Service GmbH
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