Facharbeiter installieren Sensoren in das Werkzeug einer Umformmaschine.

Facharbeiter installieren Sensoren in das Werkzeug einer Umformmaschine.Gorenje Group

Wenn Unternehmen feststellen könnten, wann ihre Maschinen gewartet werden oder sie einzelne Komponenten austauschen müssen, bevor sie brechen, könnten sie Maschinenausfälle genau planen und damit Zeit und Geld sparen. Die Maschinen sollten im besten Fall nur dann stillstehen, wenn es in den Produktionsplan passt. An einer solchen Lösung arbeiten die Forscher des Fraunhofer IWU in ihrem EU-Projekt. Die Wissenschaftler haben einen Prototypen einer Technik entwickelt, die es erlaubt, eine Aussage darüber zu treffen, zu welchem Zeitpunkt eine Anlage oder eine Komponente ausfällt oder bricht. Kernstück dieser Technik sind virtuelle Sensoren. Sie werden durch rechnergestützte Simulationsmodelle der Maschine sowie reale Sensoren mit Informationen über die auftretenden Spannungen in einzelnen Bauteilen gespeist. „Anhand mathematischer Modell und wenigen tatsächlich installierten Sensoren können Spannungsszenarien an der Maschine realgetreu und in Echtzeit simuliert werden“, erklärt Markus Wabner vom Fraunhofer IWU.

Mehr Zusammenarbeit – mehr Daten

Die Forscher gleichen die Daten der virtuellen Sensoren kontinuierlich direkt an der Maschine mit realen Messwerten von dort angebrachten Sensoren 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, wie Smartphone 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 gleichen wir mit einem Modell ab, das diejenigen Grenzwerte ermittelt, bei denen das Material bricht“, erörtert Wabner.

Seit September 2012 läuft das Projekt. Im Sommer 2015 soll es abgeschlossen werden. Die virtuellen Sensoren funktionieren in der Praxis laut Wabner bereits gut und die Bereitstellung der Daten über eine firmeninterne Cloud ist zurzeit im Test. Ein Projektpartner aus Slowenien hat einen Prototypen des Gesamtsystems im Einsatz.