Forschung Kompakt 3.11.2014Die Industrie 4.0 verspricht Maschinen, die durch eingebaute IT intelligent sind und mitdenken. Dem Szenario sich selbst instand haltender Anlagen sind Forscher jetzt näher gekommen. Im Projekt iMAIN ist eine Technologie entstanden, die es erlaubt, Maschinen in bisher unbekannter Qualität und in Echtzeit am Rechner zu überwachen.
Umformmaschinen müssen einiges aushalten, und das über eine lange Zeit. Beim Pressen von Bauteilen für Autos, Waschmaschinen oder Kühlschränken entstehen teilweise Kräfte von mehreren tausend Tonnen. Hunderttausend Pressungen und mehr sind nicht selten über die gesamte Lebensdauer. Fallen die Maschinen aus, ist der Schaden groß. Hinzu kommt, dass die Maschinen meist in eine Prozesskette eingebettet sind: Fällt eine aus, steht die gesamte Produktion still. Das kann je nach Schaden bis zu einem Monat dauern – und kostet das Unternehmen weitere hunderttausende von Euro. Wenn man vorher wissen würde, wann eine Anlage ausfällt bzw. wann Komponenten brechen, könnten Unternehmen exakt planen, wann sie die Maschinen warten, wann sie Komponenten austauschen. Am besten dann, wenn es optimal in den Produktionsplan passt.
Virtuelle machen reale Sensoren nahezu obsolet
Forscher des Fraunhofer-Instituts für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik IWU in Chemnitz arbeiten daran, dies zu ändern: Maschinen sollen in Zukunft genau wissen, wenn sie ein Problem haben und wann dieses auftritt. Im EU-Projekt iMAIN (www.imain-project.eu) haben die Wissenschaftler den Prototypen einer Technologie entwickelt, die es erlaubt, eine Aussage darüber zu treffen, zu welchem Zeitpunkt eine Anlage oder eine Komponente in naher Zukunft ausfällt bzw. bricht. Kernstück der Technologie sind virtuelle Sensoren. Diese werden einerseits von den rechnergestützten Simulationsmodellen der Maschine und andererseits über reale Sensoren mit Informationen über die auftretenden Spannungen in einzelnen Bauteilen gespeist. »Anhand mathematischer Modelle und nur weniger wirklich installierter Sensoren können so Spannungsszenarien an der kompletten Maschine realgetreu und in Echtzeit simuliert werden. Das ermöglicht eine vorausschauende Instandhaltung in einer Form, die es bisher noch nicht gibt«, sagt Markus Wabner vom Fraunhofer IWU.
Bisher läuft diese meist turnusmäßig ab bzw. man reagiert ad hoc auf Ausfälle. Manche Hersteller nutzen zwar bereits reale Sensoren. Sich alleine auf diese zu verlassen, hat jedoch Nachteile: Es ist aufwändig und teuer sie zu installieren, sie selbst müssen dauerhaft überwacht werden und sie messen nur Belastungen, die dort auftreten, wo sie installiert sind. Belastungen an anderen Stellen bleiben außen vor. »Aus unserer Sicht sind die ›virtuellen Sensoren‹ deshalb auch der einzig denkbare Ansatz, ganzheitliche Belastungsszenarien auf wirtschaftliche Weise darzustellen«, so Wabner. Algorithmen, Simulationen und mathematische Modelle geben zwar ein sehr gutes Bild der Realität ab, aber auch die genauesten Berechnungen können Fehler beinhalten. Deswegen gleichen die Forscher die Daten kontinuierlich direkt an der Maschine mit realen Messwerten ab. »Sind die Differenzen zu groß, passen wir das Modell an«, so Wabner.
Über eine firmeninterne Cloud können Belastungshistorien erstellt und Informationen von verschiedenen Anlagen zusammengeführt und über unterschiedliche Schnittstellen – z.B. Smartphone, Tablet oder Laptop – ausgegeben werden. »Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto größer ist das Wissen um den richtigen Zeitpunkt zum Eingreifen. Die Maschinen lernen mit der Zeit, wann es notwendig ist, Komponenten auszutauschen oder ob sie optimal ausgelastet sind. Dafür entwickeln wir die Algorithmen. Die Werte werden mit einem Modell abgeglichen, das diejenigen Grenzwerte ermittelt, bei denen das Material bricht«, so Wabner.
Im EU-Projekt iMAIN arbeiten seit September 2012 Umformtechniker, Industrieanwender, Informatiker und Ingenieure zusammen, um die Systeme zur Instandhaltung von Industriemaschinen auf eine neue technologische Stufe zu stellen. »Die ›virtuellen Sensoren‹ funktionieren bereits gut in der Praxis. Auch die Bereitstellung der Daten über eine firmeninterne Cloud ist schon im Test«, so Wabner. Bei der Gorenje Group, Projektpartner und Hersteller von Haushaltsgeräten aus Slowenien, ist ein Prototyp des Gesamtsystems bereits im Einsatz – bei einer Universalpresse zur Blechumformung vom Projektpartner Litostroj Ravne. Hier werden z.B. Außenteile von Waschmaschinen oder Kühlschränken gefertigt. »Gorenje hat seitdem mehr Informationen für die vorausschauende Instandhaltung. Das Unternehmen kann die Belastung der Presse genauer überwachen und den Pressvorgang leichter und schneller optimieren. Wir gleichen die gewonnen Daten regelmäßig mit der zweiten Testinstallation ab, die bei uns am Fraunhofer IWU aufgebaut ist«, so Wabner. Ziel ist es, bis Ende des Projekts nächsten Sommer auch in der Praxis den Ausfall bzw. Bruch von Komponenten vorherzusagen.
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