Ausfallprognose für Ihre Leitungen

Als Experten im Bereich der Verbindungstechnologie haben wir uns dem Thema Predictive Maintenance angenommen, um Lösungsansätze zur Vorhersehbarkeit der Lebensdauer von Kabeln und Leitungen im industriellen Umfeld zu entwickeln.

Speziell in bewegten und zwangsgeführten industriellen Anwendungen wie z.B. dem Betrieb in einer Energieführungskette, werden Leitungen mit starken Biege- und Walkbelastungen beaufschlagt. Bei Robotik-Anwendungen wirken zusätzlich Torsionskräfte. Die Leitungen werden zwar speziell für diese Art der Belastung konstruiert, gelten aber trotzdem als Verschleißteil. Gute Leitungen halten trotz alledem mehreren Millionen Bewegungszyklen stand, müssen aber spätestens dann getauscht werden, da die Anlage sonst ausfallen kann: es ergeben sich ungeplante Standzeiten.

Unsere Lösung für ETHERNET-Leitungen: Die LAPP Predictive Maintenance Box

Das erste Konzept hat LAPP bereits auf der Hannover Messe 2019 vorgestellt, jetzt ist es als seriennaher  Prototyp einsetzbar: die Predictive Maintenance Box, kurz PMBx, ist klein, kompakt, robust und flexibel auch in bestehende Systeme integrierbar. Sie meldet  rechtzeitig, wann eine Ethernet-Leitung ausfallen wird. Damit vermeidet die Box überraschende und dadurch teure Anlagenausfälle und hilft bei der Planung von Wartungsarbeiten.

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Die LAPP Predictive Maintenance Box ermittelt kontinuierlich den Leistungszustand des Kabels und gibt rechtzeitig Alarm, bevor das Kabel bricht.

Was die Lösung von LAPP von allen anderen Konzepten unterscheidet: die Box wird einfach in Serie an die Datenleitung gesteckt, spezielle Sensorelemente in der Leitung oder gar ein zweites Gerät am Leitungsende sind unnötig. Somit ist die Eignung auch als Retrofit für ältere Anlagen gegeben. Anwender können die Box per WiFi über das IoT-Protokoll MQTT an ein Gateway oder eine Cloud anbinden. Aber auch das leitungsgebundene Abgreifen des Signals über einen digitalen Ausgang oder IO Link sind möglich. Die Box berechnet kontinuierlich den LAPP Predictive Indicator und schlägt Alarm, wenn die Übertragungseigenschaften einer Leitung nachlassen und ein Ausfall droht – die Eingriffsschwelle lässt sich vom Kunden einstellen.

Mit Piloten auf den Weg zum Serienprodukt

Anwendung BeispieLogostik

Eine intensive und frühe Customer Journey hilft uns den Prototypen markttauglich zu entwickeln. Die PMBx ist aktuell bei Pilotkunden aus den Branchen Medizintechnik, Automotive und Intralogistik im Einsatz. Aber auch in unserem eigenen Logistikzentrum Ludwigsburg (LC6) werden seit einem halben Jahr die Datenleitungen der Regalbediengeräte im vollautomatisierten Kabeltrommellager auf ihre Lebensdauer und Qualität überwacht.

Derzeit eignet sich die Box für die Überwachung von Ethernet-Leitungen; Varianten für Powerleitungen sind geplant.

Bei Interesse können Sie uns gerne per E-Mail kontaktieren: iot-solutions(at)lappgroup.com

Vertiefende Informationen: Predictive Maintenance

Das Kernthema der Digitalen Transformation ist das Sammeln von Maschinendaten: Motoren, Ventile und Sensoren melden selbstständig ihre Betriebszustände. Diese Daten werden erfasst und mit Hilfe von selbstlernenden Algorithmen, beispielsweise KI, AI oder Machine Learning, ausgewertet und analysiert. Ziel ist es, die Effizienz einer Anlage zu steigern oder ein aktuelles Zustandsbild der Anlage zu generieren, um bevorstehende Ausfälle frühzeitig zu erkennen. Werden diese Daten oder Prozesse über eine Cloud geführt, ist sogar ein weltweiter Zugriff auf die Anlage möglich. Entfernungen spielen dabei schon längst keine Rolle mehr – denn alles ist miteinander vernetzt und das digital. Gerade der Maschinenbau und die Automobilindustrie sind mit ihren hochautomatisierten und zeitkritischen Fertigungsprozessen besonders an Entwicklungen im Smart-Themenfeld interessiert. Im schlimmsten Fall kann nämlich bereits der Ausfall einer einzelnen Komponente einen Stillstand der gesamten Fertigung bewirken und somit enorme finanzielle Schäden verursachen.

Um dieses Risiko zu reduzieren sind sogenannte Condition-Monitoring-Systeme auf dem Vormarsch, die dem Nutzer eine Möglichkeit bieten den Wartungs- und Performance-Zustand beliebiger Bauteile zu erfassen und auszuwerten. Der Anlagenbetreiber ist somit in der Lage rechtzeitig festzustellen, wann der Ausfall einer Komponente bevorsteht und kann daraufhin entsprechende Wartungsmaßnahmen veranlassen, bevor die Anlage ungeplant zum Stillstand kommt. Speziell bei kostenintensiven Anwendungen oder sicherheitskritischen Infrastrukturen spielt dieser Umstand eine wichtige Rolle. Derzeit wird in solchen Anlagen meist ein präventiver Ansatz verfolgt. Das bedeutet Verschleißteile werden nach zuvor festgelegten Intervallen ausgetauscht, unabhängig vom Zustand oder der vorhandenen Restlebensdauer.

Mit Hilfe von Predictive Maintenance lässt sich das Versagen einer Anlagenkomponente konkret vorhersagen.  Der Ansatz dieser vorausschauenden Wartung sammelt dabei im laufenden Betrieb Anlagendaten und wertet diese zielgerichtet aus. Um die Kosten und die Betriebssicherheit der Anlage zu optimieren, darf das Signal für die Wartungsmaßnahme nämlich weder zu früh (hohe Kosten) noch zu spät (Ausfall der Anlage) angezeigt werden.