Grafik mit Beschriftung.

Bild 1: Versuchsstand Ölqualitätssensor schematisch. (Bild: Alle Keuter, HF-Mixing Group, Harburg-Freudenberger Maschinenbau)

Seit 2018 erlebt die Automobilindustrie weltweit stark sinkende Absatzzahlen. Der Verkauf von Neufahrzeugen war im Jahr 2020 von circa 100 Mio Einheiten auf rund 70 Mio Einheiten gesunken, was nur zum Teil durch die aktuelle Covid-19 Pandemie verursacht gewesen ist. Hierdurch sank nicht nur der Bedarf an Reifen in der Neuausrüstung, sondern auch von anderen Gummiprodukten für Fahrzeuge, was zu einer geringeren Auslastung in der Kautschuk verarbeitenden Industrie führte. Die erste Jahreshälfte 2021 war durch einen signifikanten Aufholeffekt gekennzeichnet, der sich aber in der zweiten Jahreshälfte 2021 bedingt durch Lieferengpässe für diverse Komponenten und Rohstoffe wieder beruhigt hat. Es ist davon auszugehen, dass sich eine Konsolidierungsphase von Kapazitäten ergibt, das Management von Kapazitäten deutlich erschwert wird und Zulieferer preislich weiter unter Druck geraten [1]. Die Zuliefererindustrie wird in der Konsequenz Herstellprozesse weiter optimieren und Potenziale heben müssen. Für die Hersteller von Mischaggregaten sollte es daher ein Ziel sein, Verarbeitern Potenziale zum Reduzieren von Mischkosten aufzuzeigen und anzubieten. Wesentliche Einflussfaktoren für Mischkosten sind durch die Verfügbarkeit und die Langlebigkeit von Mischerlinien sowie durch verfahrenstechnisch optimale Prozesse gegeben. Es ist bekannt, dass Ausfallzeiten von Maschinen und Anlagen durch proaktive Wartungskonzepte halbiert werden können [2]. In der Konsequenz reduzieren sich hierdurch Wartungskosten, was zu Einspareffekten bis zu 40 % führen kann. Es ist daher zu erwarten, dass der Markt für Zustandsüberwachungssysteme in den nächsten Jahren signifikant wachsen wird [2]. Inhalt einer Studie der HF Mixing Group ist es daher, geeignete sogenannte „Online Condition Monitoring“ Lösungen zu entwickeln, um die Verfügbarkeit von Mischerlinien zu maximieren. Das Ziel ist, drohende Ausfälle durch Verschleiß oder Bauteilausfälle frühzeitig zu erkennen, wodurch die Voraussetzungen für eine vorausschauende und proaktive Wartung geschaffen werden.

Kurvendiagramm mit 3 bunten Linien.
Bild 2: Messung Ölverschmutzung und Analyse durch Ölqualitätssensor. (Bild: Alle Dr. Harald Keuter, HF-Mixing Group - Harburg-Freudenberger Maschinenbau)

2. Zustandsüberwachung Hydraulik

Wesentliche Funktionen eines Stempelkneters werden hydraulisch bewegt. Hierzu zählen zum Beispiel der Stempel, sowie die Beschickungs- und die Auslassklappe. Das Hydrauliksystem stellt somit das Herzstück eines Mischers dar. Die Hydraulikanlage und das Steuerungssystem des Mischers sind mit einer „Online-Condition-Monitoring“ (OCM) basierten Selbstüberwachung ausgestattet worden, welche im Folgenden beschrieben wird. Diese Lösung stellt den Zustand der Hydraulikanlage detailliert dar und erlaubt es, drohende Ausfälle rechtzeitig zu verhindern. Die OCM-Lösung nutzt dabei vorhandene und neue Sensoren der Hydraulik, um die kontinuierliche Überwachung wichtiger Funktionen sicher zu stellen. Hierbei geht es unter anderem um das Überwachen von Ventilen, Durchflüssen, Temperaturen und Ölqualitäten, die Rückschlüsse auf den „Gesundheitszustand“ der Anlage erlauben. Die Zeitpunkte und Häufigkeiten von Alarmmeldungen zeichnet das System ebenfalls auf. Aufgrund von bestehenden Vorarbeiten bei den Autoren über die Wirkungsweise und das Zusammenspiel einzelner Sensordaten konnte ein intelligenter Algorithmus entwickelt werden, welcher den Zustand der Hydraulik in Form eines einfachen Ampelsystems anzeigt. Durch eine lokale Lösung der Datenspeicherung lassen sich entstandene Pro-blem zusammen mit externen Spezialisten später lösen. Alternativ ermöglicht eine zunehmende Digitalisierung die sichere Speicherung der Daten in Verbindung mit Cloud-Lösungen, was eine Reihe von weiteren Vorteilen mit sich bringt.
Dieser Artikel beschreibt die OCM-Lösung eines Hydraulikaggregats und zeigt Einsparpotenziale auf.

3. Das „Online Condition Monitoring“- Konzept 3.1 Vergangenheit und Zukunft

Die Mechatronik gewinnt in den Anwendungen des Maschinenbaus zunehmend an Bedeutung. Sie erschließt ihre besonderen Potenziale durch das interdisziplinäre Zusammenspiel des klassischen Maschinenbaus, der Elektrotechnik und der Informatik. Die Einführung digitaler Produkte im Maschinenbau hat ihren Ursprung in der Mechatronik, die eine interdisziplinäre Verbindung zwischen Maschinenbau, Elektrotechnik und Informatik herstellt. Neben Maschinen zur Herstellung von Kautschukmischungen gehören leistungsfähige Automatisierungslösungen zum Portfolio namhafter Hersteller von Mischsaalequipment. Die Entwicklung von Stempelwegreglern oder geregelten Staubabdichtungssystemen, sind Beispiele für mechatronische Systeme, die erhebliche Prozessoptimierungen zulassen. Die Datenerfassung spielt dabei für die Regelung und Überwachung der Prozesse sowie des Maschinenzustandes eine entscheidende Rolle. In der Vergangenheit wurden Maschinendaten nur in der SPS verarbeitet und nach kurzer Zeit wieder gelöscht beziehungsweise überschrieben. Die Speicherkapazität war limitiert und die Notwendigkeit für detaillierte Analysen wurde nicht gesehen. In der Konsequenz gestaltete sich die Fehleranalyse dann oft problematisch, wenn ein Aggregatausfall zu verzeichnen war. Es blieb unklar, was genau zum Schaden geführt hat, und ab wann sich der Zustand der untersuchten Maschine verschlechterte. Folglich war das Ermitteln des Fehlerbildes und dessen Beseitigungen nur mit hohem Aufwand und zusätzlichem Equipment vor Ort zu realisieren.
Es ist somit offensichtlich, dass die Verbesserung von Prozessen und die Maximierung von Maschinen- und Anlagenverfügbarkeiten ebensolche Möglichkeiten zur umfassenden Datenanalyse mit intelligenten Tools benötigt. Dies würde zukünftig auch ein vorrausschauendes Wartungskonzept („Predictive Maintenance“) ermöglichen.

3.2 Sensorik

Für die Analyse des Zustandes der Hydraulik werden bestehende Sensoren und Aktoren des Aggregates genutzt, die für das einwandfreie Funktionieren der Anlage entscheidend sind. Hierzu zählen zum Beispiel

  • Temperatursensoren
  • Durchflusssensoren
  • Drucksensoren zur Betriebsdrucküberwachung
  • Zähler für die Betriebszyklenüberwachung
  • Laufzeitüberwachung einzelner Aktoren

Zur Analyse der Ölqualität ist ein neuer Sensor ausgewählt und getestet worden, der zukünftig zum Standardpaket des Hydraulikaggregates gehören wird. Verunreinigungen wie Partikel oder Wasser im Hydrauliköl sind nämlich für den größten Teil aller Hydraulikausfälle verantwortlich. Ausfälle können beispielsweise plötzlich durch eine Blockade in einem Ventil hervorgerufen werden, oder durch Verschleiß von Hydraulikkomponenten schleichend entstehen. Die in Hydraulikaggregaten üblicherweise verbaute Filtertechnik verspricht zwar einen gewissen Schutz, kann aber im Falle eines abnormal hohen Partikeleintrags überfordert sein. Entscheidend ist, dass dieser Zustand so früh wie möglich erkannt wird, um potenzielle Schäden zu verhindern. Bisher wird die Überprüfung der Ölqualität gemäß zum Beispiel HF Mixing Group Dokumentation durch eine Laboranalyse in Intervallen von circa 6 Monaten gefordert. Innerhalb dieser Zeitspanne können aber bereits Schäden entstehen. Durch den Einsatz des Sensors ist jetzt eine kontinuierliche Überwachung der Ölqualität möglich. Zum Validieren eines Ölqualitätssensors wurde im Rahmen der Studie ein Funktionstest durchgeführt. Hierzu wurde der neue Sensor in einen rund 100 l fassenden Ölbehälter eingebaut. Bild 1 zeigt den Versuchsstand schematisch. Die Überprüfung der Reinheit des Öles vor dem Test entsprach mit Messwerten in einem Wertebereich von 16/14/11 nach ISO 4406(c) einer Qualität, die für den Einsatz in empfindlicher Servo-Ventiltechnik geeignet ist. Zur Simulation eines kontaminierten Öles wurde diesem Gummistaub zugeführt. Jegliche Filtertechnik wurden deaktiviert, um den Verschmutzungsgrad des Öles nach der provozierten Kontamination schnell und deutlich zu erhalten. Eine Pumpe sorgte für einen ausreichenden Mindestdruck und ein ausreichendes Umwälzen und Verteilen des Gummistaubes vor dem Ölqualitätssensor. Dieser Versuchsaufbau simuliert zum Beispiel eine plötzlich auftretende Kontamination durch ein geplatztes Filterelement aufgrund eines zu hohen Staudrucks im Ölkreislauf. Bild 2 zeigt die Versuchsergebnisse durch die gezielte Kontamination des Ölkreislaufes. Nach rund 5 Min. ist ein leichter Anstieg der Kontamination im Testsystem zu erkennen. Nach weiteren 20 Min. steigen die Messwerte sehr stark an, und nach 30 Min. pendeln sich diese bei 20/18/17 Einheiten nach ISO 4406(c) ein. Aufgrund der schnellen Änderung des Verschmutzungsgrads würde das System auf die Notwendigkeit eines Serviceeinsatzes hinweisen. In der Praxis kann der Anstieg des Verschmutzungsgrades auch deutlich langsamer erfolgen, hierbei würde das System einen geeigneten Zeitpunkt für eine Wartung berechnen und vorschlagen.

Schemenbild mit drei Spalten mit Beschriftungen.
Bild 3: Visualisierung der Datenerfassung in der SPS.

3.3 Datenerfassung und -auswertung 3.3.1 Datenspeicherung

In neuen Maschinensteuerungssystemen spielt die Datenerfassung eine zunehmend größere Rolle. Die unter 3.2 genannten Daten werden in der SPS Steuerung des Hydraulikaggregates oder des Mischers erfasst und über ein speziell dafür entwickeltes Kommunikationsprotokoll in einer lokalen Datenbank auf einem Datenspeicher abgelegt. Dies kann der Steuerungs- oder HMI-PC sein. Dabei wird der Datenstrom bereits in der SPS mit dem ISA88-Standard aufbereitet und es findet eine erste Datenkonsolidierung in speziell entwickelten Control-Modulen statt. Grundlage des Protokolls ist die OPC-UA (Open Plattform Communication) Schnittstelle [4]. Dies ist ein offener Schnittstellenstandard, welcher die Interoperabilität und somit die Kommunikation von Maschinen und Anlagen sichern kann, die sich per Plug & Work nach Bedarf verketten und umgestalten lassen – plattformunabhängig und herstellerübergreifend [4]. Die zwischengespeicherten Daten können von einem Techniker vor Ort an der Maschine eingesehen und bewertet werden. Die lokale Datenbank lässt sich zur weiteren Analyse mit Hilfe von üblichen Speichermedien per E-Mail oder mit einem Cloud-Dienst übertragen, sodass die Spezialisten des Herstellers gegebenenfalls notwendige Analysen vornehmen können. Diese Funktionalität ist in bedienerfreundlicher und einfacher Art und Weise in der Bedienoberfläche angelegt. Da die Fülle relevanter Sensor- und Aktuatordaten immer mehr zunimmt, werden die Daten zum Reduzieren des Speicherbedarfs so abgespeichert, dass immer nur Abweichungen von Zustandswerten der Sensoren und Aktoren abgespeichert werden. Bleibt zum Beispiel die Temperatur des Hydrauliköles über einen Zeitraum x konstant, so wird nur ein Wert abgelegt. Erst bei dessen Änderung erfolgt ein erneutes Abspeichern.

3.3.2 Visualisierung von Zustandsdaten

Maschinen Anzeige mit zwei Messdaten.
Bild 4: Übersicht Gesundheitszustand Mischer und Hydraulikaggregat.

Die Analyse großer Datenströme ist selbst mit Expertenwissen oft schwierig. Deshalb sind benutzerfreundliche Anwendungen in Form von Dashboards wünschenswert, die den Zustand der Maschine in einer leicht verständlichen Form zusammenfassen. Es ist leicht vorstellbar, dass ein einzelner Alarm nicht sofort zu einem Anlagenausfall führen muss. Das Auftreten mehrerer Alarmmeldungen, und vor allem deren Kombination, kann sich aber sehr wohl zu einem signifikanten Problem entwickeln, was Produktionsausfälle zur Folge haben kann. Ölverschmutzungen verursachen zum Beispiel sehr häufig Probleme in hydraulischen Systemen. Dies wiederum kann zu Energieverlusten, schleichenden Prozessveränderungen oder sogar zu plötzlichen Störungen oder Ausfällen führen. Die Kombination der Meldungen erlaubt weitergehende Rückschlüsse. Hohe Verschmutzungswerte, verbunden mit sprunghaft gestiegenem Kühlleistungsbedarf, deuten zum Beispiel auf eine verschmutzungsbedingte Funktionsstörung einer hydraulischen Komponente hin. Im Falle des Hydraulikaggregates werden die Sensor- und Aktuatordaten sowie sonstige Meldungen durch einen intelligenten Algorithmus so miteinander verknüpft, dass der „Gesundheitszustand“ der Hydraulik visuell durch ein Dashboard dargestellt wird. Bild 4 zeigt ein solches Dashboard. Die Visualisierung zeigt grüne, gelbe und rote Bereiche als Ampelfunktion an. Dies ermöglicht jedem Mitarbeiter auch ohne tiefes Expertenwissen, sich sofort ein Bild über den Gesundheitszustand der Maschine zu verschaffen. In der Praxis bedeutet der grüne Bereich, dass das Hydraulikaggregat fehlerfrei läuft und keine Maßnahmen ergriffen werden müssen. Ein gelber Status zeigt eine Warnung an, was bedeutet, dass beispielsweise eine Temperatur leicht aus dem Sollbereich hinausgelaufen ist oder das Öl einen erhöhten Verschmutzungsgrad besitzt. In diesem Fall ist es angeraten, eine weitere Überprüfung entweder selbst oder mit Unterstützung des Herstellers vorzunehmen. Wenn es sich um beispielsweise Verschleiß von Komponenten handelt, kann rechtzeitig Ersatz beschafft werden. Ein roter Anlagenzustand bedeutet, dass sich die Maschine, beziehungsweise in diesem Fall das Hydraulikaggregat, in einem kritischen Zustand befindet und eine Wartung umgehend erforderlich ist. In Bild 4 ist auch der zeitliche Verlauf des „Gesundheitszustandes“ des Systems dargestellt, der sich in bestimmten Intervallgrenzen befinden muss. Mit Hilfe der Dashboards ist es nun für Anwender und Betreiber sehr einfach möglich, den Zustand des Hydraulikaggregates zu beobachten. Es wird eine regelmäßige und permanentes Erfassen von Zustandsgrößen realisiert, was als „Online Condition Monitoring“ (OCM) verstanden wird [5]. Der Betreiber des Hydraulikaggregates muss aber selbst aktiv werden, um im Falle von Störungen oder Ausfällen professionelle Hilfe anzufordern. Eine solche Lösung stellt eine „On Premise“ Lösung dar. Wie eingangs dargestellt, ist es das Ziel der Studie, weitere OCM Module zu entwickeln, die dann den „Gesundheitszustand“ der gesamten Maschine oder Mischerlinie zusammenfassen. Da das OCM Modul Hydraulik das erste Modul ist, stimmen die Anzeigen für Mischer und Hydraulik in Bild 4 überein.

3.3.3 Cloud-Anbindung

Abbildung in drei Schritten vom Datentransfer.
Bild 5: Datentransfer in die HFMG Cloud und Ansicht im Customer Portal.

Kautschukverarbeiter können bei der Zustandsüberwachung ihrer Maschinen und Anlagen durch die HF Mixing Group noch weiter unterstützt werden, wenn die OCM-Daten über eine Cloud Anbindung im HF Mixing Group Kundenportal angebunden werden. Dies ermöglicht es dem Servicepersonal des Herstellers die Anlagen ebenfalls zu überwachen. Liegen Abweichungen von Sollwerten vor, kann das Serviceteam aktiv auf den Maschinenbetreiber zugehen, um Lösungen für ein konkretes Problem zu finden. Je nach Dringlichkeit können Ersatzteile bereits auf den Weg gebracht werden. Entscheidet sich der Verarbeiter für das Anbinden seiner Maschine an das Kundenportal, so werden die lokal gespeicherten Daten zum Beispiel an eine Cloud des Herstellers gesendet. Zu diesem Zweck ist ein sicheres Konzept geschaffen worden. Die OCM-Daten werden aus der Maschine gelesen und in einer Cloud abgespeichert. Der Anwender hat dabei die volle Zusicherung, dass ausschließlich die freigegebenen OCM-Daten übertragen werden. An der Maschine muss für diesen Vorgang keine Änderung vorgenommen werden. Die Kommunikation kann seitens eines Serviceteams aktiviert oder deaktiviert werden. Es werden zudem nur Daten gesendet, wenn Änderungen von Zustandswerten vorliegen. Ein Abrufintervall von einer Minute hat sich dabei für den Bereich des Online Condition Monitorings als sinnvoll erwiesen. Bild 5 zeigt den Datentransfer schematisch. Sind die Daten einmal übertragen, so können sie vorgehalten und später mit historischen Daten verglichen und analysiert werden. Dies erfolgt mit den in Kapitel 3.3.2 vorgestellten Dashboards. Mit diesem System sind Maschinenzustände auch mobil von beliebigen Orten analysierbar, wenn eine entsprechende Zugangsberechtigung vorliegt. Die Dashboards sind für gängige Browser und Tablets optimiert, wobei bei Bedarf ein einfaches Navigieren zum richtigen Standort und zur richtigen Maschine möglich ist. Auf diese Art lassen sich auftretende Störungen mit minimalem Aufwand und ohne vor-Ort-Besuche analysieren und abstellen, um potentielle Maschinenstillstände abzuwenden.

4. Ausblick

Das „Online Condition Monitoring“ in Verbindung mit leistungsfähigen, aber einfachen Analysemöglichkeiten in Form von Dashboards kann durch die Live-Überwachung des Maschinenzustandes helfen, Ausfälle von Maschinenkomponenten und somit Anlagenstillstände zu vermeiden. In der beschriebenen Studie sind Sensor- und Aktuatordaten des Hydraulikaggregates durch intelligente Algorithmen so miteinander verknüpft, dass sie auf einfache Weise den Gesundheitszustand dieses Aggregates abbildet. Mit dieser OCM Lösung hat der Anwender die Möglichkeit, in der Gelb- oder Warnphase zu reagieren, bevor wichtige Komponenten des Hydraulikaggregates ausfallen. Hiermit kann die Wahrscheinlichkeit des Stillstandes der ganzen Mischerlinie signifikant verringert werden. Durch die Analyse des Maschinenzustandes kann die Problemanalyse des Hydraulikaggregates effizient vorgenommen und es können gezielt Problemlösungen gefunden werden. Notwendige vor-Ort-Einsätze können reduziert und Ersatzteile schneller auf den Weg gebracht werden. Bei Anbindung an das Kundenportal des Herstellers über eine Cloud-Lösung kann das Serviceteam sogar eine aktive Überwachungsrolle von Aggregaten einnehmen, womit Reaktionszeiten für die Beschaffung von Ersatzteilen weiter reduziert werden können. Es ist somit davon auszugehen, dass sich bei Anwendung der hier vorgestellten Technologie Kosten im Mischsaal einsparen lassen, indem die Wahrscheinlichkeit für Ausfälle von Hydraulikkomponenten minimiert wird. Das „Online Condition Monitoring“ ist dabei als Grundlage für die sogenannte vorausschauende Wartung („Predictive Maintenance“) anzusehen. Liegen genügend Daten vor, können geeignete Algorithmen und Modelle für die Vorhersage des Verschleißverhaltens von Bauteilen entwickelt werden. Dies wäre insbesondere für nicht lagervorrätige Bauteile wichtig, die lange Lieferzeiten aufweisen. Derartige Teile könnten schon produziert werden, bevor Komponenten ausfallen. Ein weiteres Potenzial ist durch die konsequente und strukturierte Auswertung von Alarmmeldungen gegeben. Sind diese für eine Mischerlinie vollständig vorhanden, ließe sich analysieren, an welchen Stellen es Häufungen von Alarmen gibt.

Quelle: HF-Mixing Group

 

5. Referenzen

[1] Global Automotive Supplier Study, August 2019; Lazard & Roland Berger
[2] Mordor Intelligence, 2019. Condition Monitoring Equipment Market | Growth, Trends, and Forecasts (2020 – 2025) [WWW Document]. URL https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/condition-monitoring-equipment-market (accessed 6.13.20).
[3] https://www.hf-mixinggroup.com/produkte/automatisierung/mischsaal-automatisierung/ Kapitel: SMART MACHINES
[4] https://www.vdma.org/opcua
[5] Condition-Monitoring – Wikipedia
[5] https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Learn/Common questions/What_is_a_web_server

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