Wartung per IIoT: Maschinen vernetzen, Messwerte analysieren

Kaum ein Unternehmen kommt heute noch am Thema "Industrie 4.0" und "Industry of Things" (IoT) vorbei. Gerade durch die Vernetzung von Maschinen und Anlagen werden Daten mit großem Potenzial erzeugt. Seien es neue Geschäftsmodelle, optimierte Produktion oder höhere Effizienz in der Instandhaltung – die Erhebung und Steuerung von Maschinendaten im Industrial IoT (IIoT) ist eine vielversprechende Entwicklung.

Das Internet of Things soll anwenderfreundlich sein

Auch IMA Schelling, ein Hersteller von Maschinen- und Fertigungsstraßen für die Möbel- und Bauelementeindustrie setzt für Wartung und Instandhaltung seiner Werkzeugmaschinen auf Sensoren und das Industrial IoT. Eine Plattform in der Cloud nimmt alle Daten entgegen, bereitet sie auf und analysiert sie. Viele der verfügbaren Plattformen erfordern für die Umsetzung von IIoT-Anwendungen jedoch Fachpersonal wie Datenanalysten oder Data Scientists.

Doch genau diese Spezialisten, die für Anwendungen rund um Industrie 4.0 gebraucht werden, sind Mangelware im Mittelstand. Das liegt nicht nur am Fachkräftemangel, Unternehmen haben oft entsprechende Abteilungen noch gar nicht etabliert.

Deshalb hat sich IMA Schelling dafür entschieden, den Fokus der Digitalisierung auf Anwenderfreundlichkeit zu legen. Auch Personen mit geringen IT-Kenntnissen sollen in der Lage sein, Maschinen zu überwachen und schnell auf Fehlermeldungen zu reagieren. Dafür hat der Maschinenbauer eine Plattform mit dem Namen "ZIMBA" entwickelt, mit Technologien des IIoT-Spezialisten Senseforce.

Messwerte überwachen und Grenzwerte festlegen

Die Sensoren in den vernetzten Anlagen erfassen Temperatur, Schwingungen, Materialstau, Auslastung oder Verschleiß. Servicemitarbeiter definieren dabei Grenzwerte, die wie ein Schalter wirken und bestimmte Aktionen auslösen. Ein Beispiel: Ist eine festgelegte Temperatur überschritten, sendet die Maschine eine Benachrichtigung per E-Mail oder SMS.

Maschinenbauer können damit Wartung und Instandhaltung ihrer Maschinen vereinfachen und zum Teil sogar automatisieren. Bei der Entwicklung der Industrial IoT-Plattform haben IMA Schelling und Senseforce darauf geachtet, dass sie interoperabel ist und sich nahtlos in verschiedene IT-Systeme und Infrastrukturen einfügt. Das ist nicht nur für den Hersteller entscheidend, sondern auch für die Kunden: Eine IIoT-Lösung muss mit unterschiedlichen branchenspezifischen Geschäftsanwendungen zusammenarbeiten können.

Echtzeitüberwachung und vorausschauende Instandhaltung

Es gibt zwei Wege, auf denen Unternehmen ihre Instandhaltung digitalisieren können:

• Erstens können sie Maschinen und Anlagen in Echtzeit überwachen, um rasch auf Probleme aufmerksam zu werden und sie schnell zu beheben.
• Zweitens können die Unternehmen eine vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance) etablieren. Dabei deckt die Software Fehler und Störungen bereits auf, wenn sie sich erst anbahnen. Denn die Sensordaten weisen oft durch spezifische Abweichungen auf mögliche Probleme hin.

Gerade diese zweite Form der digitalen Instandhaltung ist in vielen Unternehmen noch in der Erprobungsphase. Auch wenn es bereits erste erfolgreiche Projekte damit gibt, ist es keine Lösung, die ein Unternehmen ohne weiteres nutzen kann. Hauptbestandteil von Predictive Maintenance ist eine lernfähige Software, die anhand von historischen Daten die Anzeichen von Störungen erkennen kann.

Die Umsetzung der vorausschauenden Instandhaltung ist relativ aufwendig und sollte erst in einem zweiten Schritt unternommen werden. Die Echtzeitüberwachung hingegen lässt sich mit der richtigen Software schon heute gut integrieren.

Störungen und Anomalien frühzeitig erkennen

IMA Schelling nutzt seine Plattform ZIMBA in unterschiedlichen Nutzungsszenarien. Zwei davon sind besonders für die Instandhaltung wichtig. Sie können schnell und effizient umgesetzt werden:

Technische Verfügbarkeit: Das produzierende Gewerbe fordert eine technische Verfügbarkeit von mindestens 95 Prozent der möglichen Betriebszeit. Dafür integriert IMA Schelling eine automatische Erkennung häufiger Fehler in seine Maschinen. Das sind zum Beispiel Geberfehler von Sensoren und Abweichungen in der Eichung der Maschine. Sie werden dazu genutzt, um entsprechende Trigger zu setzen und Korrekturmaßnahmen schneller vornehmen zu können. Hierdurch steigt die Verfügbarkeit in der Praxis auf bis zu 97 Prozent.

Anomalie-Erkennung: Bei langlaufenden Produktionsanlagen führen minimale Änderungen in den Betriebsmitteln und Werkstoffen, aber auch Verschleiß zu Störungen, etwa einem Materialstau. So meldete beispielsweise eine Schnittmaschine für Möbelteile regelmäßig einen Materialstau. Die Analyse der Daten ergab, dass Teile mit einer bestimmten Größe manuell an der Maschine nachjustiert werden müssen. Anschließend stellte das Unternehmen für die Station einen zweiten Mitarbeiter ab, was die Verfügbarkeit der Maschine insgesamt um drei Prozent steigerte.

Einfache Konfiguration mit Drag-and-Drop

Mit ZIMBA kann IMA Schelling heute Kundenmaschinen kurzfristig anbinden. Sie führt die Daten für die Nutzer transparent zusammen, erkennt frühzeitig Fehler und unterstützt Serviceteams sowohl intern als auch bei den Kunden selbst. Die benutzerfreundliche Konfiguration mit Low-Code sowie dem Plug-and-Play-Ansatz sorgt für eine leichte Bedienbarkeit und Kontrollierbarkeit der Maschinen.

Servicemitarbeiter nutzen ein einfaches grafisches Interface, mit dem sie Monitoring-Boards per Drag-and-Drop zusammenstellen und entsprechende Trigger mit wenigen Klicks erzeugen. Auf diese Weise erhöhen auch Nicht-IT-Mitarbeiter die Produktivität der Maschinen und Anlagen. Gleichzeitig haben sie insgesamt mehr Zeit, um ihren sonstigen Aufgaben nachzugehen.