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28.01.2019 | Industrie 4.0 | Im Fokus | Onlineartikel

Predictive Maintenance für Hydrauliksysteme

Autor:
Dieter Beste

Die Industrie 4.0 hat zum Ziel, über eine bessere Gesamtperformance, Wettbewerbsfähigkeit zu sichern und Wertschöpfung zu verbessern. Integraler Bestandteil des Konzepts ist es, auch die herkömmliche Wartung mit Predictive Maintenance zu revolutioniert.


Alle Maschinen sind miteinander vernetzt und tauschen Daten zu Auslastung und Status des jeweiligen Auftrages aus. Die einzelnen Produktionsschritte werden so optimal aufeinander abgestimmt, heißt es in einem Bericht über das Pilotprojekt "Smart Laundry" in "Ressourceneffiziente Selbstoptimierende Wäscherei". Es könne davon ausgegangen werden, dass allein durch die Vernetzung der Maschinen kurzfristig eine Effizienzerhöhung um 20 Prozent möglich sei. Weiterhin ermögliche die Vernetzung der Maschinen dem Betreiber durch Anzeigen der Live Daten oder der Statistiken einzelne Produktionsschritte zu optimieren. Um die Zeit der Wartungen zu reduzieren, werde dabei hausintern auch konsequent auf die vorausschauende Wartung, das Predictive Maintenance, hingearbeitet: "Hier spielt auch der Teleservice eine große Rolle, der z.B. die Möglichkeit gibt, Zustandsberichte der Maschinen abzurufen, durch externe Eingriffe über das Internet Maschinen wieder in Betrieb zu nehmen oder dem Monteur gezielte Hinweise zur schnelleren Beseitigung einer Störung zu geben" (Seite 127).

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This book provides readers with a snapshot of recent methods for non-stationary vibration analysis of machinery. It covers a broad range of advanced techniques in condition monitoring of machinery, such as mathematical models, signal processing …


Kurzum: Echtzeitinformationen zum Maschinenzustand erhöhen die Verfügbarkeit von Maschinen in der Industrie 4.0 erheblich, reduzieren Ausfallzeiten und verlängern die Lebensdauer von Anlagen und Komponenten. Predictive Maintenance, die vorausschauende Wartung, wird deshalb auch als ein zentrales Instrument gehandelt, mit dem sich Geschäftsmodelle verändern lassen, um etwa neue After-Sales-Services anzubieten. Auf dieser Basis können Hersteller dann ihre Maschinen als Dienstleistung vermarkten, anstatt sie zu verkaufen. Weltweit wird mit Hochdruck daran gearbeitet, Predictive Maintenance noch effizienter zu machen, indem die über Fernwartung ermittelten Daten mit Methoden der Künstlichen Intelligenz ausgewertet werden.

Das im schweizerischen Zug beheimatete Unternehmen Argo-Hytos, das sich mit Standardkomponenten sowie intelligenten Systemlösungen für die Fluidtechnik international einen Namen gemacht hat, gibt jetzt bekannt, eine "bahnbrechende Lösung" für die Onlineüberwachung von Flüssigkeiten entwickelt zu haben. Dabei überwachen Messsysteme mit Hilfe intelligenter Algorithmen die Alterung von Schmierstoffen oder den Verschleiß von Hydraulikkomponenten und können Problem frühzeitig erkennen. Die intelligenten Prognosemodelle basieren auf maschinellem Lernen. Mit Hilfe dieser KI-Technologie lasse sich die verbleibende Zeit bis zum Ausfall bewerten und die Wartung entsprechend planen, heißt es in einer Mitteilung des Unternehmens.

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