LAPP Predictive Maintenance Box - www.lappkabel.de

LAPP Predictive Maintenance Box

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Im Spannungsfeld von Industrie 4.0, Industry of Things (IoT) und zustandsbasierten Lebensdauervorhersagen befassen wir uns bei LAPP seit knapp drei Jahren mit diversen Themen im Bereich Predictive Maintenance.  Dabei konnten wir auf der diesjährigen Hannover Messe 2019 erstmals einen entsprechenden Prototypen in unserem FutureLab vorstellen – die Predictive Maintenance Box, die den LAPP Predictive Indicator (LPI) errechnet. 

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.

 

Predictive Maintenance Illustration

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.

Auch im Bereich der Kabel und Leitungen werden hauptsächlich die Ansätze reaktiver Wartung, also der Austausch von Kabelanlagen im Schadensfall und der Ansatz präventiver Wartung, verfolgt. 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. Typische Fehlerbilder von Kabeln und Leitungen sind: Aderbruch, Beschädigung des Mantels, Beschädigung der Isolierung, Geometrieverschiebung im Aufbau der Leitung sowie die Beschädigungen von Abschirmelementen. Diese Fehler führen dazu, dass bei Anschluss- und Steuerleitungen die Energieversorgung oder das Steuersignal unterbrochen wird; bei Datenleitungen wird die Kommunikation unterbrochen oder gestört.

LAPP Predictive Indicator: Vorhersage der Lebensdauer Ihrer Datenleitung

Predictive Maintenance Box

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. Als Experten im Bereich der Verbindungstechnologie haben wir uns dem Thema selbstverständlich angenommen, um Lösungsansätze zur Vorhersehbarkeit der Lebensdauer von Kabeln und Leitungen im industriellen Umfeld zu entwickeln. Mit Erfolg – auf der HM19 konnten wir erstmal den Prototypen unserer LAPP Predictive Maintenance Box vorstellen, die mit Hilfe des LAPP Predictive Indicator (LPI) die Lebensdauer von Datenleitungen anbgibt.

Im vergangenen Jahr ist es unserem interdisziplinären, fünf-köpfigen Forschungsteam aus Italien und Deutschland gelungen, im Rahmen unzähliger Versuche und verschiedenster Messungen, diverse Alterungseffekte an Datenleitungen nachzuweisen und diese aussagekräftig auszuwerten. Dabei standen sie in Austausch mit Universitäten, Professoren und Experten, um immer auf dem aktuellen Forschungsstand und neuen Erkenntnissen aufzubauen. Auf Grundlage dieser Erkenntnisse wurde im Anschluss ein funktionsfähiger Prototyp gefertigt, der momentan im Testzentrum Stuttgart erprobt und auf die konkreten Bedürfnisse unserer Kunden optimiert wird. Diesen Prototypen, die Predictive Maintenance Box, haben wir in unserem FutureLab auf der Hannover Messe 2019 bereits vorgestellt. Zusätzlich befasst sich im Moment ein Teil des Teams damit, das Vorhersagemodell, also den LAPP Predictive Indicator zu evaluieren und zu verbessern, sodass der bevorstehende Ausfall einer Datenleitung noch zuverlässiger und noch früher vorhergesagt werden kann – denn je schneller eine Aussage über den Stand getroffen wird, umso schneller kann ungewolltem Stillstand entgegengewirkt werden. Parallel dazu werden alternative Lösungsansätze auf ihre Plausibilität hin überprüft. In einem nächsten Schritt soll das Verfahren auch an Anschluss- und Steuerleitungen adaptiert werden, sodass diese ebenfalls überwacht werden können.