Vorausschauende Wartung mit dem Internet of Things bei der Infraserv Höchst Prozesstechnik GmbH

Yannick Hoffmann

Inhalt

Herzlich Willkommen zu unserem zweiten USECASEFACTORY Blogpost!  

In unserer USECASEFACTORY möchten wir Ihnen einen Einblick in die bunte Welt von digitalen Lösungen geben. Zusammen mit unseren Kunden zeigen wir Ihnen, welche Anwendungsfälle oder Pilotprojekte wir schon erfolgreich umgesetzt haben. Machen Sie sich selbst ein Bild von dem Mehrwert der Digitalisierung, dem Internet of Things und lassen Sie sich inspirieren!  

In diesem Beitrag geht es um die vorausschauende Wartung von Maschinen, die mit BOB-Sensoren von nke WATTECO über ein LoRaWAN-Netzwerk überwacht werden.  

Der Kunde

Die Infraserv Höchst Prozesstechnik GmbH, ein Tochterunternehmen der Infraserv Höchst Gruppe, erbringt instandhaltungsnahe technische Dienstleistungen. Das Unternehmen verknüpft außerdem Beratungsleistungen zur nachhaltigen Steigerung der Verfügbarkeit von komplexen Prozessanlagen mit allen zur Umsetzung notwendigen technischen Dienstleistungen. Mithilfe innovativer Technologien unterstützt die Infraserv Höchst Prozesstechnik GmbH seine Kunden auch bei der Wartung und Inspektion von Maschinen, insbesondere von Rotating Equipments, und optimiert so Anlagen, Energieeinsatz und Instandhaltungsstrategien. 

Das Problem

Anlagen und Maschinen stellen in einem Industriepark das Herzstück der Infrastruktur dar. Sie sind nicht nur kostenintensiv, sondern tragen auch signifikant zur Wertschöpfung bei. Je besser sie laufen, desto höher die Anlagenverfügbarkeit. Dagegen führt der Stillstand einer einzelnen Maschine bereits dazu, dass ein größerer Teil des Betriebs pausieren muss. Ein solch plötzlicher Ausfall sorgt allerdings nicht nur für eine geringe Produktivität, sondern kann unter Umständen auch relevant für die Umwelt- und/ oder Sicherheit der Mitarbeiter sein. Umso wichtiger ist es, dass die Anlagen und Maschinen fachgerecht und regelmäßig gewartet werden. Mit dem Einsatz entsprechender innovativer Technologien haben Betreiber bereits die Möglichkeit, den für die Wartung benötigten, geplanten Stillstand und die damit verbundenen Kosten so gering wie möglich zu halten.   

Setzt man dagegen auf vorausschauende Wartung, kann man bis zu 70% der ungeplanten Produktionsstopps vermeiden1. Das bedeutet, dass man bis zu 30% Wartungs- und Instandhaltungskosten einspart und die Kapitalbindung um bis zu 5% reduziert. Geht man davon aus, dass produzierende Unternehmen zwischen 10% und 40% ihrer Produktionskosten für Wartung und Instandhaltung aufwenden2, sind bei einem Unternehmen mit Produktionskosten von 100 Millionen Euro Kostenreduktionen von bis zu 12 Millionen Euro pro Jahr möglich. 

Infrastruktur

Aktuell wird bei der Infraserv Höchst Prozesstechnik GmbH Sensorik von unterschiedlichen Herstellern, wie zum Beispiel von ABB, eingesetzt. Das Auslesen der Daten findet entweder pro Sensor oder pro Maschine statt. Da jeder Hersteller die erhobenen Daten in einem eigenen Portal aufbereitet, kann eine Gesamtübersicht über alle Daten nur mit einem hohen Aufwand erzielt werden. Das Ergebnis sind viele unterschiedliche Einzelübersichten. Hinzu kommt: Die Daten einiger Sensoren können nur per Bluetooth “abgeholt” werden, sodass dafür extra Mitarbeiter abgestellt werden müssen, die vor Ort in Reichweite der Sensoren die Daten per Bluetooth übertragen. Ein nicht nur mühsames, sondern auch sehr zeitaufwendiges Verfahren, da viele der Anlagen nur schwer zugänglich sind. So befinden sich mache Sensoren an schwer erreichbaren Orten in 32 Metern Höhe.    

Datensilos

Darüber hinaus führte die bisherige Praxis dazu, dass die Daten der Sensoren nicht automatisch und nicht in einem übergreifenden Kontext ausgewertet wurden. Zusammenhänge unterschiedlicher Ereignisse blieben somit weitestgehend verborgen. Der Informationsfluss war beschränkt. Die Folge: Ein Teil der erhobenen und gesammelten Daten wurde nur unregelmäßig ausgewertet. Werden derartige operative Daten über eine längere Zeit kaum oder sogar gar nicht genutzt werden, spricht man von einem “toten Datensilo“, indem ungenutztes Potenzial der Datenanalyse vor sich hin “schlummert” und der Return on Investment entsprechend gering ausfällt. 

Unsere Lösung

Um einen möglichst hohen Mehrwert zu erreichen, haben wir uns auf die Überwachung von kritischen Anlagen und Maschinen konzentriert, die entweder in der Vergangenheit stärker von Ausfällen betroffen waren oder deren Ausfälle besonders dringend reduziert werden sollten. Anhand der Messung der Vibrationen dieser Maschinen sollte nicht nur die Betriebsdauer gemessen, sondern auch Anomalien festgestellt werden, um eine außerplanmäßige Wartung oder sogar einen Ausfall frühzeitig erkennen zu können. Diese Daten werden auf einem zentralen Dashboard visualisiert, sodass der aktuelle Stand sowie der Verlauf des Betriebszustandes nachverfolgt werden kann.  

Bilder zur Installation:

Dank Thingsboard, einer Open Source Lösung für Dashboards, hat unser Kunde nun die Möglichkeit, die Daten und etwaige Anomalien einzelner Maschinen sowohl geografisch auf einer Karte als auch hierarchisch abzubilden. Für jeden Sensor oder jede Sensorgruppe kann ein Report erstellt werden, der die Leistung und Verfügbarkeit der Maschinen und Anlagen zusammenfasst. Darüber hinaus werden bei Überschreitung von vorab definierten Grenzwerten E-Mails mit einer Übersicht der Messwerte verschickt, sodass bei anhaltenden oder unerwarteten Überschreitungen in den laufenden Betrieb eingegriffen und nachjustiert werden kann. Die Betrachtung der von den BOBs aufgenommenen Messwerte über einen längeren Zeitraum hinweg ermöglicht es Trends, Entwicklungen oder Zusammenhänge beispielsweise von der Betriebsdauer und der Anlagenverfügbarkeit zu ermitteln.  

EbeneBeschreibungFunktionAufgabe
1Zusammenfassung aller
Sensoren  pro Standort  
Operative Ansicht Gesamtansicht für die Überwachung 
aller Sensoren eines ausgewählten 
Standortes. Die Daten werden aufbereitet
 und mittels verschiedener Diagramme 
visualisiert. 
2Zusammenfassung der Sensordaten pro Anlage  Aggregierte Ansicht  Gesamtansicht der Sensordaten pro Anlage eines ausgewählten 
Standortes und dient der Analyse. Die Daten 
werden  aufbereitet und mittels verschiedener Diagramme visualisiert. 
3Zusammenfassung der Daten eines 
einzelnen Sensors  
Aggregierte Ansicht  Übersicht über Daten, die ein einzelner Sensor über den gesamten 
oder einen ausgewählten Zeitraum 
gesammelt hat. Die Daten werden 
aufbereitet und mittels verschiedener Diagramme visualisiert. 

Wie die Übersicht zeigt, werden Sensoren auf verschiedenen Ebenen ausgewertet. Damit hat das Dashboard eine allumfassende Funktion für verschiedene Geschäftsbereiche im Unternehmen.

Zusammen mit der Infraserv Höchst Prozesstechnik GmbH haben wir so den Absprung von einer vorbeugenden und starren Instandhaltung hin zu einer proaktiven und vorausschauenden Wartung erfolgreich geschafft.   

 

E-Book vorausschauende Wartung

Das Thema interessiert Sie? Dann lesen Sie in unserem kostenlosen Ebook, wie vorausschauende Wartung funktioniert. 

Technische Grundlagen und Details der BOBSensoren  

 

  • Die nke WATTECO BOB-Sensoren lernen nach der Installation zuerst den “Normalzustand” der Vibration einer Anlage kennen. Während dieser Lernphase schickt der Sensor regelmäßig seinen Lernfortschritt. Nach der Lernphase schickt der BOB, soweit keine außergewöhnlichen Ereignisse auftreten, alle drei Stunden einen Bericht. Dieser beinhaltet:  
    • Maximal gemessene Frequenz [Hz]  
    • Vibration in % der Zeit (Ist die Anlage z.B. nur 60 Minuten gelaufen, dann liegt dieser Wert bei 33%)  
    • Anomalielevel, basierend auf dem erlernten Normalzustand  
    • Vibrationslevel in g (m/s^2)  
    • Temperatur  
    • Batterieladelevel in % des Bobs  
  • Bei Ereignissen wie Ein-/ Ausschalten der Anlage schickt der Bob eine “startstop” Nachricht. Damit lassen sich auch Betriebs/Einschaltzeiten der Geräte im Dashboard darstellen. Das kann wiederum für die Einsatzdauer relevante Wartung genutzt werden. 
  • Bei erkannten Anomalien über einem definierbaren Grenzwert schickt der Bob zusätzlich einen Alarm mit Details über die Anomalie und den Amplituden zuvor definierter Frequenzen.  

Referenzen:

1 McKinsey Global Institute, The Internet of Things: Mapping the Value beyond the Hype 

2 https://blog.ringfeder.com/de/wartung-instandhaltung-zahlen-und-fakten 

Noch mehr von unserem Blog & Podcast:

Mit Schirm, Charme und Sensoren ... dein IoT Podcast

Episode 85: IoT DIY

Ihr wolltet schon immer mal selbst etwas mit dem Internet of Things auf die Beine stellen? Dann freut euch über unseren Podcast-Gast zum Thema IoT DIY: Lisa Ihde. Sie hat einen

Weiterlesen »

Wir hassen Spam!

Deswegen gibt es in unserem monatlichem RoundUp nur die besten Blog Artikel und Podcast Folgen zusammengestellt. Wenn Sie mehr über Digitalisierung und IoT lernen möchten, tragen sie sich ein. Ihre E-Mail-Aderesse wird entsprechend unserer Datenschutzerklärung  verarbeitet.

Anmeldung zu unserem Newsletter

Sie sind an spannenden, persönlichen Inhalten interessiert?

Melden Sie sich kostenlos für unseren Newsletter an für ein monatliches Update, was uns grade beschäftigt und was es Neues bei ECBM gibt.