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Im Kontext von Industrie 4.0 begegnet man häufig dem Begriff „Predictive Maintenance“. Gemeint ist damit ein vorausschauendes Wartungskonzept auf Basis von Zustandsdaten. Mittels dieser Daten werden in mathematischen Anlagenmodellen Vorausberechnungen angestellt, sodass kritische Komponenten oder Baugruppen bereits ausgetauscht werden können, bevor es zum Ausfall der Maschine und/oder Anlage kommt. Dies spart – verglichen mit den heute immer noch weithin gängigen korrektiven oder präventiven Vorgehensweisen – Zeit und Kosten, verbessert die Prozesseffizienz und mindert das Risiko von Personen-, Sach- und Umweltschäden. Benedikt Rauscher (Leiter Globale IoT / I4.0 Projekte) und Andreas Grimsehl (Produktmarketing-Manager Interface Technology) schildern ihre Perspektive auf das Thema.

Welche Voraussetzungen müssen für Predictive Maintenance gegeben sein?
Andreas Grimsehl: Zur Umsetzung von Predictive Maintenance bzw. Predictive Analytics bedarf es leistungsfähiger Hard- und Softwaresysteme, die in der Lage sind, Prozess- und Zustandsdaten in Echtzeit zu interpretieren und zueinander in Beziehung zu setzen. Noch vor wenigen Jahren wären solche Datenvolumen aus wirtschaftlicher Perspektive schlichtweg nicht nutzbar gewesen. Eine Analyse hätte einfach zu lange gedauert.

Wo liegt da der Zusammenhang?
Benedikt Rauscher: Das sogenannte „Condition Monitoring“, also die Zustandsüberwachung von Einzelkomponenten einer Maschine, ist die Voraussetzung, um eine übergreifende Predictive Maintenance auf höherer IT-Ebene überhaupt zu ermöglichen. Dafür sind an der Maschine selbst Einzelkomponenten nötig, die eine Erfassung ihres eigenen Zustands unterstützen oder aber dediziert zum Condition Monitoring anderer Komponenten dienen. Wer also eine „gläserne“ Maschine baut, die größtmögliche Transparenz über ihren eigenen Status bereitstellt, bietet seinen Kunden damit gleichzeitig auch einen echten Wettbewerbsvorteil.

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Wer eine gläserne Maschine baut, die größtmögliche Transparenz über ihren eigenen Status bereitstellt, bietet seinen Kunden damit gleichzeitig einen echten Wettbewerbsvorteil.

Benedikt Rauscher, Leiter Globale IoT / I4.0 Projekte

Können Sie uns dazu ein Beispiel geben?
Andreas Grimsehl: Denken Sie an ein Kugellager in einer Produktionsmaschine: Die Kugeln darin unterliegen einem konstanten Verschleiß und bei völliger Abnutzung könnte im schlimmsten Fall ein kompletter Prozess zum Stillstand kommen. Da gilt dann mal wieder „kleine Ursache, große Wirkung“. Gerade solche Ausfälle sind aber vermeidbar. So kann etwa ein Sensor im Zusammenspiel mit einem speziellen Spannungs-Repeater-Modul eingesetzt werden, um den Verschleiß dieser Kugeln zu überwachen. Anhand charakteristischer Muster innerhalb der mechanischen Schwingungen der Kugeln zieht ein höhergelagertes Software-System dann Rückschlüsse auf den Status des Lagers.
Benedikt Rauscher: Betrachtet man dieses Szenario mit Hinblick auf möglichst vollständig vernetzte Abläufe, könnte das IT-System anschließend einen komplett digitalisierten Bestellvorgang für ein neues Kugellager initiieren. Der Wartungstechniker würde dann automatisiert per Push-Benachrichtigung über das sich ankündigende Problem sowie den Liefertermin des Ersatzteils informiert werden. Das ist natürlich eine Anwendung, in der der Sensor ganz gezielt dem Condition Monitoring dient. Parallel werden aber überall in der industriellen Automation Sensoren eingesetzt, die klassische Schaltfunktionen in einem diskreten Fertigungsvorgang erfüllen und damit nicht dediziert die Überwachung anderer Bauteile übernehmen.

Bedeutet dies, dass in solchen Szenarien dann Sensoren zur Zustandsüberwachung von Sensoren nötig werden oder wie darf man sich das vorstellen?
Benedikt Rauscher: Nein, das ist nicht zwangsläufig der Fall. Wie das sehr intelligent und ohne zusätzliches Equipment umgesetzt werden kann, zeigen die optoelektronischen Distanzsensoren aus der Baureihe „R100“ von Pepperl+Fuchs. Diese hochmodernen Geräte liefern neben den eigentlichen Prozessdaten auch einen Wert mit, der Auskunft über die Signalqualität gibt, die sogenannte „Funktionsreserve“. Diese stellt ein Maß dafür dar, welcher Anteil des ausgesandten Lichtes auch wieder aufgenommen wurde. Wenn dieser Anteil abnimmt, liegt meist eine Verschmutzung vor. Diese kann nun beseitigt werden, bevor es zur Störung der korrekten Sensorfunktion kommt. Der Sensor überwacht sich also selbst. Dank IO-Link als immer relevanter werdendem Kommunikationsstandard auf der Feldebene profitieren Anwender heutzutage zunehmend von solchen Diagnosefunktionalitäten. Ein anderes Beispiel für intelligente, auf Predictive Maintenance hin entwickelte Produkte sind moderne Feldbusmodule, die Zählerfunktionen für die Verschleißüberwachung direkt im Modul abwickeln und bei Erreichen des Grenzwerts eine Wartungsmeldung an die Steuerung senden. So erreicht man die für die vorausschauende Wartung benötigte Informationstiefe und hat als angenehmen Nebeneffekt sogar noch weniger Programmieraufwand in der komplexen SPS-Software.

Wie gestalten sich die Dinge denn bei Anwendungen in explosionsgeschützten Bereichen? Ist die Predictive Maintenance dort ebenfalls Thema?
Andreas Grimsehl: Prozessanlagen mit explosionsgefährdeten Bereichen haben bekanntlich lange Laufzeiten, ehe es zu gravierenden Änderungen an der Technik und Umrüstungen kommt. Oftmals steht daher im Vordergrund, bestehende Systeme mit möglichst geringem Risiko für die Betriebssicherheit zu optimieren. Genau an diesem Punkt steckt das Potenzial für sehr spannende Produkte und Applikationen. So haben wir gerade einen modularen Überspannungsschutz entwickelt, der seine Statusinformationen direkt über das Power Rail an die Leittechnik weitermeldet. Der Gang an den Schaltschrank ist damit nicht mehr nötig. Die Potenziale einer vollständig digitalen Anbindung von Feldgeräten zeigen Feldbuslösungen wie FieldConnex® von Pepperl+Fuchs bereits länger. In solchen Architekturen übermitteln die Feldgeräte neben dem Status auch selbsttätig Diagnose- und Alarmmeldungen. Im Bedarfsfall können Einstellungen an der Instrumentierung dann direkt aus der Leitwarte heraus vorgenommen werden. Zudem ist im Zuge der zunehmenden Digitalisierung auch das HART-Protokoll für Anlagenbetreiber wieder interessanter geworden. Viele Feldgeräte sprechen ja HART, wurden bis dato aber noch nicht entsprechend eingesetzt.

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Wenn eine Cloud-Lösung in Echtzeit umfangreiche Prozess- und Zustandsdaten aus dem Feld erhält, wird das dem Thema Predictive Maintenance innerhalb der Prozessautomation weiteren Rückenwind verleihen.

Andreas Grimsehl, Produktmarketing-Manager Interface Technology

Wieso ändert sich das jetzt?
Benedikt Rauscher: Die Anlagenbetreiber sehen die Potenziale und Vorteile, die sich durch ein Plus an Daten bieten. Insbesondere in per konventioneller Verdrahtung schlecht erreichbaren Außenbereichen ist WirelessHART eine echte Option, um ohne große Umrüstungen mehr Anlagentransparenz zu erreichen. Gemeinsam mit unseren Partnern von Endress+Hauser, Samson und SAP haben wir zum Beispiel eine Anwendung in der Chemieindustrie umgesetzt: Ventile und Durchflussmesser werden dabei mit dem WirelessHART-Adapter „BULLET“ bestückt und ohne größeren Verkabelungsaufwand dazu befähigt, neben den eigentlichen Prozessdaten auch zusätzliche Diagnoseinformationen in die SAP-Cloud auszuleiten. Dort sind dann umfangreiche Analysen und Interpretationen gemäß der Idee von Predictive Maintenance problemlos möglich. All das geschieht, ohne Eingriffe in das Leitsystem vorzunehmen oder die Anlage herunterfahren zu müssen!
Andreas Grimsehl: Parallel dazu arbeitet ein Zusammenschluss von Partnerunternehmen aus der Automation unter dem Arbeitstitel „Ethernet for Process Automation“ bereits am konsequenten nächsten Schritt: Nämlich auch in explosionsgefährdeten Bereichen Ethernet in der Feldebene verfügbar zu machen. Damit werden für die Prozessautomation typische Herausforderungen gelöst: Lange Kabelwege bis zu 1000 Metern und eine sehr raue Umgebung mit hohen Anforderungen an EMV und Explosionsschutz. Das wäre mit herkömmlichem Ethernet – wenn überhaupt – nur mit unvertretbar hohem Aufwand und Kosten machbar. Ethernet für die Prozessautomation wird diese Begrenzungen überwinden und eine erhebliche Beschleunigung der Kommunikation ermöglichen. Das ist bahnbrechend für die Prozessinstrumentierung. Wenn etwa eine Cloud-Lösung in Echtzeit umfangreiche Prozess- und Zustandsdaten aus dem Feld erhält, wird das dem Thema Predictive Maintenance innerhalb der Prozessautomation weiteren Rückenwind verleihen.

Daten und Fakten rund um Predictive Maintenance (Quelle: U.S. Department of Engery: „Operations & Maintenance Best Practices: A Guide to Achieving Operational Efficiency”, McKinsey)
Daten und Fakten rund um Predictive Maintenance (Quelle: U.S. Department of Engery: „Operations & Maintenance Best Practices: A Guide to Achieving Operational Efficiency”, McKinsey)

Daten und Fakten rund um Predictive Maintenance


Stichwort Cloud – klassische Automatisierungstechnik und IT-Branche scheinen enger zusammenzuwachsen denn je …
Benedikt Rauscher: Der Eindruck täuscht nicht, das spüren wir bei Pepperl+Fuchs natürlich und gestalten diese Entwicklung aktiv mit. Das zeigt auch unsere jüngste Ausgründung, die Neoception GmbH. Dort fokussiert man sich genau auf das Thema: Wie schaffe ich aus Big Data Mehrwerte für den Kunden? Dementsprechend verfügen die Kollegen bei Neoception über jede Menge Know-how aus der Software-Entwicklung.

Das wie eingesetzt wird?
Andreas Grimsehl: Zum Beispiel haben wir bei Pepperl+Fuchs gerade eine neue Variante unseres Remote-I/O-Gateways in der Mache. Dieses Gerät dient dazu, die Verbindung zwischen I/O-Modulen und IP-basierter Buskommunikation herzustellen und ist so modular aufgebaut, dass hier ein von Neoception entwickelter Softwareagent implementiert werden kann. Der Agent übernimmt die Rolle eines intelligenten Übersetzers und Datensammlers. Er fragt Informationen von beliebigen Geräten oder Quellen, wie etwa dem HART-Protokoll ab, übersetzt sie und stellt sie an definierten Endpunkten zur Verfügung. Dazu gehören neben den eigentlichen Prozessgrößen dann auch Informationen wie Asset- und Zustandsdaten. Dank diesem möglichen zweiten Kommunikationspfad könnte mithilfe der gewonnenen Daten sichtbar werden, wie sich die Parameter einzelner Feldgeräte über die Zeit entwickeln.
Benedikt Rauscher: Hier sieht man, wie Hardware- und Softwareentwicklung in Zeiten von IIoT erfolgreich Seite an Seite im Dienste des Kunden arbeiten. Dieser Schulterschluss wird zukünftig immer enger werden, das zeichnet sich wirklich klar ab. Auch wird die Beratung des Kunden bei der Einführung von Lösungen zu Condition Monitoring und Predictive Maintenance immer wichtiger. Diese Vorhersagen erlaube ich mir jetzt mal ganz frei, ohne dafür ein stochastisches Analyse-Tool verwendet zu haben.