IoT-basierte industrielle Wartung und Sicherheit

Die anhaltende Nachfrage nach Nachhaltigkeit und besserer Effizienz treibt Innovationen in der industriellen Automatisierung voran. Das Internet der Dinge (IoT) ermöglichte die schnelle Integration fortschrittlicher Technologien in die industrielle Automatisierung. Dank intelligenter und vollständig vernetzter Fertigungsstätten können Hersteller ihre Prozesseffizienz, Sicherheit und Nachhaltigkeit verbessern und gleichzeitig ihre Kosten reduzieren.

Sicherheit und Wartung sind wichtig, um Anlagen und Geräte in ihrem funktionstüchtigen Zustand zu halten. Die Wartung garantiert industrielle Produktivität und eine regelmäßige Wartung führt zu gesünderen und sichereren Arbeitsbedingungen. Eine mangelhafte oder fehlende Wartung kann zu schwerwiegenden gesundheitlichen Problemen und tödlichen Unfällen führen. Dieser Artikel befasst sich mit den Möglichkeiten, die IoT-Sensoren in Kombination mit entsprechender Software bieten, um sowohl Wartung als auch Sicherheit in der Produktion zu erhöhen.

Wartung

Wartungsfunktionen entwickeln sich weiter, von der Reaktion auf einen Systemausfall, über die Wartungsplanung zur vorausschauenden Wartung, und gipfeln (derzeit) in der Selbstreparatur. Der Fortschritt bei betrieblichen Sensortechnologien kombiniert mit Erfolgen in der Informationstechnologie hilft, Echtzeit-Leistungsdaten zu extrahieren. Diese Technologien, darunter cloud-basierte Analysen und Plattformen, Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR), lassen auf eine geplante oder vorausschauende Wartung mit vernachlässigbaren Produktivitätsverlusten hoffen.

Die industrielle Wartung wird in verschiedene Typen unterteilt:

• Korrektive Wartung

  Eine korrektive Wartung wird durchgeführt, um Fehler zu identifizieren, zu isolieren und zu beheben. Die ausgefallenen Geräte, Maschinen oder Anlagen werden dann innerhalb der Toleranzen oder Grenzen, die für den Normalbetrieb festgelegt sind, wieder in einen betriebsfähigen Zustand versetzt.

• Vorbeugende Wartung

  Die vorbeugende Wartung bezieht sich auf regelmäßige, routinemäßige Wartungsarbeiten, um den Betrieb von Anlagen aufrechtzuerhalten, ungeplante Ausfallzeiten zu vermeiden und hohe Kosten durch unvorhergesehene Geräteausfälle zu reduzieren.

• Vorausschauende Wartung

  Vorausschauende Wartungsverfahren überwachen den Zustand und die Leistung von Anlagen während des Normalbetriebs, um vorauszusagen, wann Wartungsarbeiten durchgeführt werden sollten. Der Status und die Betriebsfähigkeit der Maschine werden erfasst, indem das System bestimmte Variablen überwacht und daraufhin datengestützte Entscheidungen trifft.

• Stillstandswartung

  Bei einer Stillstandswartung werden die Teile, die aus Alters- und Abnutzungsgründen ausgetauscht werden müssen, automatisch innerhalb einer bestimmten Zeit ersetzt, die kürzer als die mittlere Zeit zwischen Ausfällen ist. Solche Maßnahmen verhindern unerwartete Ausfälle und fördern die optimale Produktion.

• Regelmäßige Wartung

  Regelmäßige Wartungsarbeiten werden zu terminlich festgelegten Zeiten durchgeführt. Sie setzen sich aus einer Reihe primärer Aufgaben zusammen, wie Datenerfassung, visuelle Inspektionen, Reinigung und Schmierung.

Sicherheit

Der Sicherheitsfaktor ist in allen Produktionsphasen, wie Entwicklung, Herstellung, Installation, Justierung, Betrieb, Wartung und endgültige Verschrottung, von größter Bedeutung. Die Maschinenrichtlinie sieht vor, dass Hersteller ein Mindestsicherheitsniveau für Maschinen und Messtechnik wie Multimeter und Wärmebildkameras garantieren müssen. Maschinen und Werkzeuge müssen den in der Richtlinie aufgeführten grundlegenden Sicherheits- und Gesundheitsschutzanforderungen entsprechen und somit ein Mindestschutzniveau aufweisen.

Wie das IoT zur Anlagensicherheit & Wartung beitragen kann

Die Implementierung von IoT-Lösungen erhöht die Betriebseffizienz maßgeblich. IoT-Lösungen verbessern die Maschineneffizienz, indem sie die Leistung verfolgen und Ausfälle vorhersagen. Ungeplante Ausfallzeiten gibt es damit nicht mehr. Das industrielle IoT sorgt auch für mehr Sicherheit am Arbeitsplatz. Branchen, die in intelligente Produktions- und Fertigungssysteme investieren, sehen einer nachhaltigen und optimalen Produktion bei minimalem Wartungsaufwand entgegen. Damit wird die Wartung zu einem wichtigen industriellen Aspekt. Systeme wie zustandsbasierte Überwachung (CBM) oder Instandhaltungsplanungs- und Steuerungssysteme (IPS), Enterprise Resource Planning (ERP) und Manufacturing Execution Systeme (MES) führen Wartungsaktivitäten in mehreren Branchen aus. Diese Systeme bieten Funktionen wie präventive und vorausschauende Wartung, Wartungsplanung, Wartungsverwaltung, Ausführung, Rückverfolgbarkeit und Überwachung. Farnell bietet eine große Auswahl an Wartungs-, Reparatur- und Sicherheitsprodukten vieler führender Hersteller an. Sorgen Sie für die einwandfreie Wartung von Produktionsanlagen, Maschinen und Sicherheitseinrichtungen mit unserem Sortiment an Bauelementen, Werkzeugen und Geräten. (Für weitere Informationen zu den Produkten klicken Sie bitte hier & hier)

Zustandsbasierte Überwachung, vorausschauende Wartung und das IoT

Der Zustand einer Maschine wird bei der zustandsbasierten Überwachung (CBM) kontinuierlich anhand der Einhaltung vordefinierter Geräteparameter überwacht. Diese Überwachung kann Muster aufzeigen, die auf einen möglichen Geräteausfall hinweisen. CBM-Systeme überwachen Parameter wie Vibrationen, Temperaturschwankungen, Ölstände, Motorspannung und Strom. Solche Messdaten können analysiert werden, um geeignete Maßnahmen einzuleiten.

IoT-Technologie ermöglicht es Herstellern und Anwendern, Technologieprobleme mühelos und kostengünstig zu lösen. Gerätesensoren sind jetzt billiger, robuster, zuverlässiger und bieten eine breitere Funktionalität. Mithilfe robuster Funkprotokolle können konkrete Daten von den Sensoren in einem lokalen Gateway abgeglichen und sofort analysiert und gefiltert werden. Wie in der nachfolgenden Abbildung gezeigt, können sie anschließend über das Internet an eine cloud-basierte Datenverarbeitungsressource übertragen werden, die Software-as-a-Service für Benutzer aller Größen bereitstellt. Diese Software kann die Daten speichern und sämtliche erforderliche Analysen durchführen, um Trends zu erkennen und potenzielle Problembereiche zu identifizieren.

Sobald diese Parameter zur Analyse verfügbar sind, kann ein Ausfallmodell erstellt werden, um Abweichungen von dieser Ausgangsbasis zu erkennen. Das ist einfach, wenn die Kombinationen der Parameterwerte, die einen Ausfall anzeigen, bekannt sind. Es können verschiedene Regeln für Ausfallbedingungen definiert werden, und das richtige Modell kann anhand einer klassischen Datenanalyse und mathematischer Berechnungen erstellt werden. Wenn die Ursachen für einen Ausfall jedoch nicht vollständig nachvollziehbar sind, müssen Data Science und maschinelles Lernen hinzukommen, um Algorithmen zu entwickeln, die aussagekräftige Muster in den Daten erkennen können.

Abbildung 1: Vorausschauende Wartung mit IoT-Plattform

Verbesserung von Anlagensicherheit & Sicherheit mit IoT

Eine Verbesserte Wartung bedeutet eine bessere Anlageproduktivität. Diese Produktivität kann weiter gesteigert werden, wenn Werksleiter ihre gesetzlichen und moralischen Verpflichtungen zur Optimierung der Sicherheit vor Ort erfüllen. Die Sicherheit der Anlage kann durch IoT-Technologie in Kombination mit der Analyse von Big Data ermöglicht werden. Überwacht werden können KPIs wie Mitarbeiterabwesenheit, Fahrzeugschäden, Sachschäden, Beinaheunfälle, Verletzungen oder etwaige Verluste oder Schäden, die während des täglichen Normalbetriebs auftreten.

Häufig fallen viele dieser Messgrößen, wenn ihre Meldung nur durch Mitarbeiter erfolgt, durch das Netz, da sie entweder nicht in allen Fällen oder gar nicht gemeldet werden. IoT-Lösungen ermöglichen eine bessere Sicherheit, indem sie Echtzeiteinblicke in diese Schlüsselbereiche liefern. Auftretende Probleme können umgehend behoben werden, um die Einhaltung von Arbeitsschutzbestimmungen und Umweltauflagen zu gewährleisten.

Verletzungen am Arbeitsplatz sind ein gutes Beispiel, da kleinere Verletzungen oft nicht gemeldet werden. Manchmal entwickeln sie sich mit der Zeit zu einem größeren Problem, aber das Dilemma ist, wie das größere Problem im Nachhinein mit dem früheren Vorfall in Verbindung gebracht werden kann.

IoT-Wearables bieten eine Lösung für dieses Dilemma, da die Mitarbeiter ständig auf verschiedene Gesundheitsmetriken wie Herzfrequenz, Bewegung, Aktivität, Ermüdung und Stress überwacht werden. Sie bieten außerdem eine Möglichkeit, wichtige Sicherheitsinformationen bereitzustellen, wodurch die Versicherungskosten für die Haftung reduziert und die Einhaltung von Vorschriften in der gesamten Belegschaft verbessert werden.

Digitales Tagging kann auch dazu beitragen, die Mitarbeiter zu verfolgen. Tagging-Technologie ist speziell auf Hochrisikobranchen wie z. B. den Bergbau ausgerichtet. Mit ihrer Hilfe weiß die Geschäftsleitung genau, wer vor Ort zugegen ist und wie lange er bereits dort ist, und bei einem Notfall kann sichergestellt werden, dass alle Personen evakuiert werden.

Spezialsensoren für vorausschauende Wartung

Spezialsensoren bieten zudem einen tiefen Einblick in den Zustand der Fertigungsumgebung und (etwaige) drohende Probleme. IoT-Technologien im Zusammenhang mit Arbeitssicherheit überwachen nicht nur die Arbeiter, sondern auch ihr unmittelbares Ökosystem. Arbeitsplätze im Freien wie Baustellen und Bergwerke beinhalten verschiedene Umweltfaktoren, die Arbeiter gefährden können. Wärmebildkameras und IoT-Sensoren können bevorstehende feindliche Witterungsverhältnisse und extreme Temperaturen erkennen. Diese Informationen können verwendet werden, um Arbeiter vor diesen Gefahren zu warnen. Bewegungstracker sind ein hervorragendes Beispiel für Spezialsensoren für die vorausschauende Wartung. Diese warnen die Mitarbeiter, wenn sie sich einem gefährlichen Bereich wie einem instabilen oder rutschigen Boden nähern.

Der wachsende Beitrag von KI zur vorausschauenden Wartung

Ein weiterer Begriff im Zusammenhang mit der zustandsbasierten Wartung ist vorausschauende Qualität und Wartung („Predictive Quality and Maintenance“, PQM). PQM-Lösungen nutzen Daten, die sowohl von IoT- als auch von herkömmlichen Altsystemen gesammelt wurden. Sie konzentrieren sich auf die Erfassung und lösen Qualitäts- oder Wartungsprobleme, bevor diese zu ernsthaften Schwierigkeiten führen, die Ausfallzeiten verursachen.

PQM-Lösungen verwenden Algorithmen und geben Durchschnittsstatistiken aus, um vorherzusagen, wann Qualitätskorrekturen oder Wartungsmaßnahmen erforderlich sind. KI-basierte PQM-Lösungen nutzen verschiedene Technologien gemeinsam, u. a. maschinelles Lernen, Deep Learning und kognitives Computing.

Fazit

Eine ganzheitliche Perspektive des Asset-Managements ist notwendig, um den wahren Wert des IoT zu erkennen. IoT-Technologien mit ihren zahlreichen Feldzentren, die mit Systemen verknüpft sind, die ihre Daten sammeln und komplexe Analysen durchführen, liefern neue Echtzeit-Einblicke in den Zustand von Anlagen. Leistungsstarke virtuelle Cloud-Netzwerke sammeln, verbinden und modellieren kontinuierlich Daten, um Ausfälle zu antizipieren. Eventualitäten werden berücksichtigt, um ihre Auswirkungen auf die Systemverfügbarkeit zu begrenzen. Der IoT-Schlüssel zur Verbesserung von Betriebskosten und Anlagenzuverlässigkeit ist die Bereitstellung von konkreten und intelligenten Daten in Echtzeit für Endbenutzer oder vernetzte Systeme. Fertigungsstätten begrüßen neuere und effizientere Wartungsmöglichkeiten, um durch immer bessere Verfügbarkeiten konkurrenzfähig zu bleiben.