Einbindung der Predictive Maintenance Box in die Anlage

Die Predictive Maintenance Box ist klein wie eine Zigarettenschachtel und wird einfach in die zu überwachende Leitung eingeschleust; für eine angeschlossene SPS ist sie nicht sichtbar Lapp

Eine der ersten Anwendungen von Digitalisierung in Fabriken oder von Industrie 4.0 ist die vorausschauende Wartung. Die Idee von Predictive Maintenance: Ein Algorithmus errechnet auf Basis von historischen und aktuellen Sensordaten, wann eine Maschine oder Komponente ausfällt. So lässt sie sich austauschen, bevor sie ausfällt und vermeidet so hohe Kosten durch Produktionsausfälle.

Predictive Maintenance Box von LAPP

Die Predictive Maintenance Box eignet sich vor allem für Leitungen in Schleppketten oder Robotern. Lapp

Auch für Kabel gibt es solche Konzepte, die bisher allerdings nicht überzeugen. Der Grund: Sie nutzen spezielle Kabel, in die eine zusätzliche Opferader eingebettet ist. Bricht diese, soll das einen baldigen Ausfall anzeigen. Dass sich diese Speziallösung nicht durchsetzen konnte, verwundert angesichts des höheren Aufwands für Herstellung und Installation nicht; auch eignet sie sich nicht für bestehende Leitungen.

Dennoch wünschen sich viele Anwender eine praktikable Lösung für die vorausschauende Wartung von Leitungen. Besonders hochdynamische, komplexe Bewegungen belasten die Verbindungssysteme stark. „Deshalb wollen wir eine Lösung anbieten, die sich meldet, bevor eine Leitung ausfällt und die ohne Opferader auskommt“, sagt Guido Ege, Leiter Produktentwicklung und -management bei Lapp.

Ethernet-Leitungen machen den Anfang

Neuer Innovations-prozess schafft Freiräume

Die Box ist das Ergebnis eines Innovationsprozesses bei Lapp: Innovation for Future. Damit möchte das Unternehmen auch radikale und disruptive Innovationen realisieren, für die zum Beispiel der klassische Stage-Gate-Prozess zur Produktinnovation ungeeignet ist. Innovation for Future hat drei Voraussetzungen: Es muss eine technische Lösung vorliegen, es muss mindestens einen potenziellen Kunden geben und es braucht ein Business Model Canvas, das den Weg von der Geschäftsidee zu einem Geschäftsmodell aufzeigt.

Zunächst hat sich das Team von Guido Ege auf Ethernet-Leitungen konzentriert, da die industrielle Datenkommunikation in Maschinen und vernetzten Anlagen eine immer wichtigere Rolle spielt. Außerdem weisen Ethernet-Leitungen mit ihrem komplexen Aufbau und den erforderlichen Hochfrequenzeigenschaften besondere Fehlercharakteristika auf. So bereitet beispielsweise eine gebrochene Abschirmung EMV-Probleme. Brechen Litzen, nimmt die Dämpfung zu und die Datenrate sinkt; bricht eine Ader vollständig, fällt die Kommunikation aus.

Ziel war es, den optimalen Austauschzeitpunkt einer Leitung vorausberechnen und diesen so planen zu können, dass die Produktion geringstmöglich gestört wird. Dazu überwacht die PMBx (Predictive Maintenance Box) die Übertragungseigenschaften der Datenleitungen und errechnet aus deren Veränderungen die voraussichtliche Lebensdauer. Im nächsten Schritt sollen auch stromführende Leitungen überwacht werden können, so Ege.

Keine Opferadern notwendig

Die Lösung von Lapp nutzt allein ein Protokoll und einen Algorithmus. Dadurch lassen sich herkömmliche Ethernet-Leitungen sowie Standard-Steckverbinder wie RJ45 oder M12 verwenden. Wie gewohnt schließt der Installateur die Leitungen an und muss keine zusätzlichen Opferadern verbinden. Damit ist auch ein Retrofit bestehender Anlagen möglich. Die PMBx besitzt zwei Ethernet-Ports und wird einfach am Anfang der zu überwachenden Ethernet-Leitung installiert – heißt, die Datenleitung wird zwischen Anwendung und Box überwacht. Die Datenpakete gelangen nahezu ohne Verzögerung, im sogenannten cut through-Modus, vom einen Ethernet-Port zum anderen. Für eine angeschlossene SPS ist die PMBx unsichtbar und sie hat keinen Einfluss auf die Datenübertragung. Änderungen an der Software der SPS sind nicht notwendig.

Eine Herausforderung liegt darin, dass im Betrieb gemessen werden muss – also während Datenpakete auf der Leitung versendet werden, um den Anlagenbetrieb nicht zu unterbrechen. Heutige Verfahren in Managed-Ethernet-Switches von Lapp können die Bitfehlerrate zur groben Überwachung des Übertragungskanals messen. Dabei wird der Anteil fehlerhafter Bits je Zeiteinheit ermittelt. Diese lässt jedoch nur eine sehr ungenaue Vorhersage des Leitungszustands zu, denn wenn Bitfehler bereits auftreten, ist die Leitungsschädigung oft schon sehr weit fortgeschritten und die notwendige Vorlaufzeit zur Wartungsplanung sehr kurz oder ungenau.

Ausfallprognose per Algorithmus

Ablaufdiagramm des Predictive Maintenance Systems für Datenleitungen

Ablaufdiagramm des Predictive Maintenance Systems für Datenleitungen Lapp

Die Aufnahme und Analyse der Daten geschieht in der PMBx. Alle Messdaten in der Applikation werden verglichen mit charakteristischen Messwerten, die Lapp in den eigenen Prüfzentren ermittelt hat. Lapp kann die Daten entweder über eine Funkverbindung aus der Box herausführen oder über eine kabelgebundene Lösung, jeweils über verschiedene Protokolle. Dabei sind auch Plausibilitätsprüfungen möglich, was Fehlinterpretationen von Messwerten verhindert. Zudem ist das System lernfähig: Je mehr Daten für den Algorithmus vorhanden umso genauer wird die Vorhersage.

Dabei sind auch Plausibilitätsprüfungen möglich, was Fehlinterpretationen von Messwerten verhindert. Zudem ist das System lernfähig: Je mehr Daten für den Algorithmus vorhanden umso genauer wird die Vorhersage.

Zukünftig soll es möglich sein, eine Restlebensdauer zu berechnen, die abhängig ist vom Bewegungsprofil der Leitung. Damit lässt sich der passende Austauschzeitpunkt planen und ein Zeitraum nutzen, wo die Maschine ohnehin nicht läuft, zum Beispiel während einer Umrüstung oder zeitgleich mit anderen Wartungsvorgängen.

„Wir sind mit Interessenten und Pilotkunden im Gespräch, mit denen wir unsere Lösung in die konkreten Anwendungen integrieren und auf den Kunden zuschneiden wollen“, so Guido Ege, „im nächsten Schritt wollen wir ein passendes Geschäftsmodell entwickeln.“

Die Lapp PMBx im Video