SKF: Intelligente Lager für intelligente Maschinen

Was ist eine intelligente Maschine? Diese Frage lässt sich nicht so einfach beantworten. Zu Beginn des Computerzeitalters galt eine Maschine, die Fragen beantworten konnte, als Computer, wenn sich ihre Antworten nicht von den Antworten eines Menschen unterscheiden ließen. In diesem Sinne waren „Maschine“ und „Computer“ praktisch Synonyme und der Google-Suchbegriff „intelligent machine“ findet auch heute noch viele futuristische Arbeiten in dieser Richtung.

Das McGraw-Hill Dictionary of Scientific & Technical Terms bietet folgende Definition: „Eine Maschine, die Sensoren zur Über­wachung der Umgebung und Anpassung ihrer Aktionen verwendet, um trotz Unbestimmtheiten und Variabilitäten spezifische Aufgaben auszuführen.“ Als Beispiele nennt das Lexikon Industrieroboter mit Sensoren und selbststeuernde Fahrzeuge, die sich nicht an Fahrbahnmarkierungen orientieren müssen.

Im Maschinenbau betrachten wir eine intelligente Maschine als ein mechanisches System, das sich selbst steuern kann. Es hat die Fähigkeit zur präzisen Selbstdiagnose und kann seinen Zustand schnell an einen Bediener kommunizieren, der bei Problemen sofort eingreifen kann. Dabei kann es sich um einen Pkw aus der Premiumklasse oder um eine komplexe Produktionsanlage handeln. Der Subtext „Unbestimmtheiten und Variabilitäten“ bezieht sich darauf, dass eine intelligente Maschine nicht nur auf Veränderungen in ihrer Umgebung reagieren, sondern sich auch selbst steuern kann, denn nur dann funktioniert sie auch mit maximaler Effizienz.

Das soll nicht heißen, dass eine intelligente Maschine wartungsfrei sein muss – was eine futuristische Wunschvorstellung wäre – sondern dass sie ihre eigene Intelligenz nutzt, um mögliche Probleme zu erkennen und die Instandhal- tungsintervalle und Instandhaltungsarbeiten zu optimieren. Jedes mechanische Teil ist naturgemäß störungsanfällig. Der Trick besteht darin, Störungen im Rahmen einer geplanten Zustandsüberwachung proaktiv zu erkennen und präventiv Gegenmaßnahmen zu treffen, statt bis zum Maschinenausfall zu warten, der eine zeit- und kostenintensive Reparatur nach sich zieht.

Intelligente Maschinen sind auf mehrere kritische Faktoren angewiesen. Der mit Abstand wichtigste sind die Informationen: Ohne Daten keine Intelligenz und keine Diagnose. Die Erfassung, Verarbeitung und Auswertung von Daten erfordert wiederum Sensoren sowie Hardware für die Aufbereitung und Übertragung der Daten. SKF hat umfangreiche Erfahrungen in diesen Bereichen gesammelt und ist nun bereit für dennächsten Schritt.

SKF Insight

Auf den ersten Blick bietet sich als Lösung eine einfache Erweiterung der Zustandsüberwachung an, beispielsweise durch Aufrüstung der Maschinen mit Sensorarrays zur Erfassung der Vitaldaten und anschließende Messdaten-Übertragung per WLAN an eine zentrale Stelle. SKF Insight ist eine deutlich effektivere Lösung. Das System erfasst und sendet Betriebsdaten direkt aus dem Inneren der Maschine und nutzt dazu eine zentrale Maschinenkomponente: das Lager.

SKF Insight macht aus einem einfachen Lager ein Diagnosezentrum. Möglich wird dies durch einen kleinen Funksensor, der die Prozessdaten in Echtzeit sendet und ohne Stromversorgung auskommt. Dadurch erweitern sich die Möglichkeiten der Zustandsüberwachung erheblich. Die 2013 in Hannover vorgestellte Technologie benötigte drei Jahre intensiver Forschung. Die Forscher mussten die Sensoren verkleinern, die lagerinterne Stromerzeugung zuverlässiger machen und die Sensoren und Elektronik wirksam gegen alle externen Einflüsse kapseln.

Bei der traditionellen Zustandsüberwachung werden Anzeichen für drohende Ausfälle frühzeitig durch Änderungen der Schwingungsmuster erkannt, die aus Änderungen in der Lageroberfläche resultieren. Das bedeutet jedoch, dass sich der Schaden bereits entwickelt hat. SKF Insight wartet nicht, bis sich der Lagerzustand verschlechtert, sondern erkennt Bedingungen, die zum Lager- ausfall führen können, noch bevor sich diese Bedingungen manifestieren. Die Erkenntnisse stehen dem Bediener sofort zur Verfügung.

Die integrierte Miniaturelektronik funkt die Prozessdaten an eine zentrale Stelle. Der erforderliche Strom wird aus der Lagerrotation gewonnen, eine externe Stromversorgung ist daher nicht erforderlich.

Da es keinerlei Strom- oder Signalkabel gibt, hat das neue Verfahren praktisch keine Auswirkungen auf das Maschinendesign und kann auch dort eingesetzt werden, wo bislang kein Monitoring möglich war. So war es bisher nur schwer möglich, Signale aus einem rotierenden Getriebe herauszuführen, denn die erforderlichen Kabel hätten ein sehr komplexes Design erfordert. SKF Insight kann problemlos Messungen an rotierenden Wellen durchführen und die Messsignale funken. Wir entwickeln bereits Lösungen für Windenergieanlagen, Stahlwerke und ähnlich schwierige Umgebungen.

Anlass für SKF Insight war die Erkenntnis, dass Lager bei normalen Betriebsbedingungen nur selten, z.B. durch Oberflächenermüdung, ausfallen. Weitaus häufigere Ausfallursachen sind Nachlässigkeit und Fahrlässigkeit, z.B. eine unzureichende Schmierung oder ein Betrieb außerhalb der Spezifikationen. Der integrierte SKF Insight Sensor misst Parameter, die für vorzeitige Lagerausfälle verantwortlich sind, z.B. die infolge von Schmierstoffverun- reinigung erhöhte Betriebstemperatur, und erlaubt dem Bediener, die Störung im laufenden Betrieb zu beseitigen. Dadurch lassen sich teure, disruptive Ausfälle vermeiden, was die Betriebsmittelgesamtkosten reduziert und die Maschinenbetriebsdauer verlängert. Ingenieure können weitaus detailliertere Aufschlüsse darüber gewinnen, welche Ursachen sich wie stark auf die Lagergebrauchsdauer auswirken können.

Durch den Einsatz von Sensoren direkt im Lager erkennt SKF Insight das Ausfallrisiko, noch bevor sich Schäden selbst auf mikroskopischer Ebene entwickeln können.

SKF Algorithmen und Diagnoseverfahren können Betriebszyklusüber- schreitungen, Schmierstoffverunreinigungen und Schmierungsprobleme erkennen, wodurch eine zielgerichtete Steuerung der Betriebsbedingungen und eine Schadensvermeidung möglich wird.

Durch die Integration von SKF Insight in die Betriebsmitteldiagnose und Lagerzustandsüberwachung können wir Informationen über die tatsächlichen Betriebsbedingungen via Cloud-Server für die Ferndiagnose bereitstellen und dadurch Erkenntnisse über drohende Schäden und Ausfälle gewinnen.

Instandhaltung – ein neuer Ansatz

Mit SKF Insight erhalten Instandhaltungstechniker ein leistungsfähiges Werkzeug, dessen Fähigkeiten weit über die herkömmliche Zustandsüber- wachung hinausgehen. Es erlaubt die Durchführung von Instandhaltungs- arbeiten zum jeweils optimalen Zeitpunkt (also praktisch eine „adaptive Instandhaltung“) und ist nicht auf eine strenge Instandhaltungsplanung angewiesen, die keine Rücksicht auf den Ist-Zustand der Anlagen und Komponenten nimmt.

Durch die intelligente Funktechnik im Lager lassen sich Lager zu intelligenten Netzwerken zusammenfassen, die über anlagen- oder werksspezifische Funk-Gateways kommunizieren.

Der Anwender kann die Systeminformationen mit der SKF @ptitude Monitoring Suite selbst auswerten oder über eine SKF Cloud an ein Ferndiagnosezentrum schicken. Die Zentren können ihre Berichte und Zusammenfassungen an den Bediener, an den Maschinenhersteller, an SKF und an jede andere autorisierte Person mit Internetzugang verteilen. Die Aufnahme von SKF in die Empfängerliste ist wichtig, denn die SKF Unterstützung kann aufgrund des umfassenden Lager- und Maschinenwissens des Unternehmens wertvolle Aufschlüsse bei der Erfassung und Interpretation liefern.

Da die Sensoren ihren Betriebsstrom selbst erzeugen, können sie direkt im Zentrum der Maschine eingesetzt werden, wo sich Sensoren bislang nicht einbetten ließen. Das ist ein großer Fortschritt für die zustandsabhängige Instandhaltung auf Echtzeitbasis. Sie ermöglicht ein deutlich verbessertes Verständnis der Betriebsumgebung. Die umfassenden Echtzeitinformationen über die Betriebsbedingungen können sogar ein Upgrade der Maschine möglich machen und ihre Gebrauchsdauer oder Nennleistung über die ursprüngliche Spezifikation hinaus verbessern.

Die Sensoren bilden ein Mesh-Netzwerk, das Aufschlüsse über den Zustand auf Anlagen- und Werksbasis gibt.

SKF Insight erweitert die Einsatzmöglichkeiten der Zustandsüberwachung und macht in einigen Bereichen, in denen das bislang als unmöglich galt, ein Monitoring überhaupt erst möglich. Aus diesem Grund wird das System gerade in verschiedenen Branchen getestet, einschließlich Windenergieanlagen, Eisenbahnen und in der Stahlproduktion.

Schwierige Bedingungen

Von SKF Insight profitieren auch Branchen wie die Windenergie, wo die Instandhaltungskosten astronomisch hoch sind. Auf Offshore-Plattformen kann der Austausch eines Hauptlagers so teuer werden, dass er die betriebswirt- schaftliche Kalkulation der gesamten Plattform zunichtemacht. In solchen Anwendungen könnten intelligente Lager die Belastungen und Schmierbedin- gungen im laufenden Betrieb überwachen, so dass dem Betreiber ausreichend Zeit bleibt, um die Entwicklung schädlicher Betriebsbedingungen zu verhindern.

Zusammen mit Kunden entwickeln wir gerade eine SKF Insight Lösung zur Überwachung von Windenergieanlagen. Das System erfasst die Lagerdaten im tatsächlichen Betriebszustand und funkt sie an ein Fernüberwachungszentrum oder das lokale Instandhaltungsteam. Die aktuell entwickelte Lösung überwacht die Lagerdrehzahl, den Schwingungspegel, die Temperatur und den Schmierungszustand. Da sie sich auch nachträglich einbauen lässt, kann sie nicht nur das Betriebspotenzial neuer Windenergieanlagen, sondern auch der vielen Tausend, weltweit bereits installierten Anlagen verbessern.

Eine ähnliche Lösung wird für Eisenbahn-Radlager entwickelt. Aus Sicherheitsgründen werden diese Lager normalerweise unabhängig von ihrem Zustand in festen Abständen ausgetauscht. SKF Insight schafft eine kostengünstige Möglichkeit zur Erfassung von Zustandsdaten, so dass sich die Lagergebrauchsdauer und die Austauschintervalle anhand der tatsächlichen – und nicht der erwarteten – Betriebsbedingungen festlegen lassen.

Die Möglichkeit zur Überwachung und Übertragung der Betriebszustandsdaten schafft die Voraussetzungen für eine echte Revolution bei der Instandhal- tungsplanung, den Betriebs- und Wartungskosten und der Anlageneffizienz. Lager gelten als das Herz rotierender Maschinen. Durch die Einführung intelligenter Lager werden sie nun auch zum Gehirn der Maschine. Damit werden die Grenzen der traditionellen Zustandsüberwachung gesprengt und die Voraussetzungen für eine objektive Zuverlässigkeitsprognose geschaffen. Probleme lassen sich noch vor ihrer eigentlichen Manifestation erkennen und beheben.

In Windenergieanlagen und anderen anspruchsvollen Anwendungen kommt SKF Insight bereits zum Einsatz. Aber wie steht es um die Maschine, mit der wir die meiste Zeit verbringen, dem Auto? Mit der fortschrittlichen Intelligenz von SKF Insight könnten sich viele Probleme vermeiden lassen. Und darum ist SKF Insight eine echte Revolution – sie bringt die Zustandsüberwachung direkt in das Lager.

Über den Autor Filippo Zingariello:

Filippo Zingariello ist für die Gründung und Entwicklung von „Global Technical Centres“ (Globalen Technikzentren) in Indien und China sowie für die Bereiche „Globale Metallurgie“ und „Chemielabore“ und andere strategische SKF Programme und Richtlinien verantwortlich. Seit September 2013 leitet Zingariello das Konzernprogramm zur Vermarktung und Industrialisierung von SKF Insight Lösungen. Er hat einen Masterabschluss in Ingenieurswesen vom Politecnico di Torino und ist seit 1988 bei SKF tätig.