Verfügbarkeit und Leistung absichern

MCU-Geschäftsführer Uwe Schröter im Interview. - (Bild: MCU)

Herr Schröter, aktuell werden Predictive Maintenance-Lösungen von unterschiedlichsten Anbietern offeriert. Wo sind hier die Unterschiede?

Die Anwender sehen den wesentlichen Nutzen der Predictive Maintenance darin, dass sich Produktionsleistung, Qualität und Verfügbarkeit erhöhen. Für die Maschinenhersteller dagegen steht die Weiterentwicklung der Maschine im Vordergrund, und die vorausschauende Wartung ist eine ideale Maßnahme, die Service- und Instandhaltungskosten vor allem in der Gewährleistung zu senken. Bei der Investition in entsprechende Systeme sollte man generell darauf achten, dass diese flexibel einsetzbar sind und man auf Daten in der Maschine zugreifen kann. Außerdem ist es sinnvoll, wenn Werkzeugdaten, Standzeiten, Timelife und Sensorik frei konfigurierbar sind. Und die Erfahrung zeigt: Bei branchenfremden Technologie- und Plattformanbietern ohne entsprechendes Applikationswissen sollte man vorsichtig sein.

Worauf soll der Anwender bei der Wahl des Anbieters besonders achten?

Zunächst kann er natürlich auf die Systemlösung eines Maschinenherstellers zurückgreifen. Allerdings sind solche Lösungen in der Regel keine ‘One-for-all’-Überwachungssysteme. Diese Systeme funktionieren also nicht auf allen gängigen Zerspanungsmaschinen. Das ist aber wichtig, weil Wartung, Verfahrensanalyse und Prozessoptimierung von CNC-Werkzeugmaschinen einfach und schnell gestaltet sein müssen. Nur so ist es dem Anwender möglich, einen Maschinenpark mit Anlagen von verschiedenen Produzenten mit einem einzigen Gerät zu warten. Dabei sollte es auch unerheblich sein, welche Applikation benutzt wird. Das heißt, verfügt der Anwender über einen Anlagenpark mit unterschiedlichen Fabrikaten, wird es für Systeme eines Maschinenherstellers sehr schwer, ihn bei der Reduzierung von Stillstand­zeiten zu unterstützen und den ressourcenschonenden Einsatz von Kapazitäten zu ermöglichen.

MCU, Uwe Schröter
Uwe Schröter: "Ein weiteres Problem ist die derzeitige Situation des Datenhandlings der erzeugten Analyseinformationen." – (Bild: MCU)

Wie sehen Sie die Motivation und Inhalte der Maschinenhersteller hinsichtlich der Predictive-Maintenance-Lösungen?

Für die Werkzeugmaschinenhersteller ist es sicher ein wichtiger Faktor im Bereich des Lebenszyklus, der Servicekonzepte, denn es sprechen ja mittlerweile einige Hersteller auch Garantien für eine Maschinen- und Anlagenverfügbarkeit aus. ­Stillstände lassen sich online analysieren, entsprechende Defekte lokalisieren und so Störfälle weltweit ohne Zeitverzug beseitigten. Allerdings sehe ich bei einigen Maschineherstellern noch Defizite im Verständnis der Bedürfnisse und Anforderungen ihrer Anwender. Ein weiteres Problem ist die derzeitige Situation des Datenhandlings der erzeugten Analyseinformationen. Die Sicherheitsbedenken der Anwender machen eine Cloud-Lösung unattraktiv, und die totale interne Vernetzung der einzelnen CNC-Maschinen als Intranet ist kein allgemeiner Standard in den Maschinenparks.

Das Thema Cloud scheint für Werkzeugmaschinenhersteller eine zentrale Frage zu sein…

Das Sammeln von Daten ist einfach. Wesentlich schwerer wird da schon, vernünftig Daten zu sammeln. Und zu ­einer absoluten Herausforderung kann die Definition werden, wie diese Daten künftig genutzt werden sollen. Man diskutiert aktuell ja darüber, wie mit den Daten aus Sensoren und Feldgeräten umgegangen werden sollte. Während Dienstleister und Betreiber von Cloud-Rechenzentren für die ungefilterte Übertragung aller Daten in die Cloud plädieren, empfehle ich, nur die Daten zu übertragen, die für eine Entscheidungsfindung benötigt werden. Je weniger Daten übermittelt werden, umso kleiner ist auch das Risiko, dass sensible Daten in falsche Hände gelangen. Das heißt, was nicht in einer Cloud ist, kann dort auch nicht ausgespäht werden.

Zitat

"Grundsätzlich ist eine vertrauensvolle Partnerschaft zwischen Anbieter und Betreiber notwendig. Zusätzlich jedoch ist eine vertragliche Absicherung zur Nutzung der Daten aber sicher hilfreich." Uwe Schröter, Geschäftsführer MCU

Was also kann man tun?

Eine gängige Lösung ist die Installation eines entsprechenden Servers innerhalb des Unternehmensnetzes. Damit geht dem Werkzeugmaschinenhersteller allerdings die Möglichkeit verloren, zusätzliche Erkenntnisse über das Verhalten seiner Maschinen im Feld zu gewinnen. Als wirklich sinnvoll sehe ich eine intelligente Software-Lösung, die eigenständig die interessanten Werte der Werkzeugmaschine selektiv in geeigneten Zeitintervallen erfasst. Unabhängig davon gehören diese Daten ohnehin dem betreibenden Unternehmen. Deshalb ist grundsätzlich eine vertrauensvolle Partnerschaft zwischen Anbieter und Betreiber notwendig, zusätzlich eine vertragliche Absicherung zur Nutzung der Daten aber sicher hilfreich.

MCU-Geschäftsführer, Uwe Schröter
MCU-Geschäftsführer Uwe Schröter: "Mit frühzeitig proaktiv eingeleiteten Wartungsmaßnahmen ist das tatsächliche Eintreten der Störung zu verhindern." – (Bild: MCU)

Was verstehen Sie unter interessanten Werten einer Werkzeugmaschine?

Es gibt Daten, die für Langzeitstatistiken wichtig sind. Wie oft hatte man beispielsweise eine bestimmte Störung? Kam diese Störung immer mit dem gleichen Werkzeug, und kann man daraus Optimierungen ableiten? Das ist interessant, um die Verfügbarkeit zu erhöhen. Ein anderes Beispiel: Beabsichtigt man die Aufzeichnung eines Temperaturverlaufs, reicht eventuell eine Messung pro Minute. Geht es dagegen bei einem Crash um das Drehmoment oder Beschleunigungswerte, die aus einem Sensor ausgelesen werden sollen, benötigt man mindestens 100 Werte pro Sekunde. Mit einer intelligenten Software könnte man so in der Maschine definieren, welche Werte gelesen werden müssen. Das ist zwar ein komplexer Vorgang aber die Daten werden so situationsabhängig geschrieben und gespeichert. Die Auswertung der Daten könnte dann aber über eine entsprechende Software erfolgen.

Wie also sieht ein ideales "One-for-all"-Überwachungssystem aus?

Nun, Condition-Monitoring-Systeme sind eigenständige Überwachungssysteme, mit denen Anlagen während des Betriebs überwacht werden. Die von Sensoren erfassten Messdaten werden vom CM-System analysiert. Aus diesen Werten lassen sich Rückschlüsse auf den Zustand der Maschine ziehen. Predictive Maintenance nutzt ebenfalls Mess- und Produktionsdaten von Maschinen, allerdings für Wartungsinformationen. Das heißt, man beabsichtigt, die Maschinen proaktiv zu warten und Störungszeiten zu minimieren. Mit frühzeitig proaktiv eingeleiteten Wartungsmaßnahmen ist das tatsächliche Eintreten der Störung zu verhindern.
Im Optimalfall lassen sich Störungen vorhersagen, bevor es zu Auswirkungen oder Ausfällen kommt. em/nh

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