Das Internet der Dinge (IoT) für die vorausschauende Instandhaltung (PdM) wächst rasant und damit auch die Zahl der verfügbaren Lösungen für die drahtlose Vibrationsüberwachung. Da immer mehr Anbieter in diesen wachsenden Markt eintreten, stellt sich die entscheidende Frage: Welche Lösungen basieren auf fundierter Maschinenexpertise und welche ergänzen lediglich eine IoT-Plattform um Vibrationssensoren?
Die vorausschauende Instandhaltung bietet enormes Potenzial: weniger Ausfallzeiten, eine längere Lebensdauer der Maschinen, geringere Instandhaltungskosten und weniger unangenehme Überraschungen. Doch um diese Vorteile tatsächlich zu realisieren, ist eines entscheidend: konsistente und präzise Daten. Leider liefern die meisten „Lösungen“ nur ein unvollständiges Bild des Maschinenzustands. In einem Pilotprojekt können sie durchaus gute Ergebnisse erzielen, doch bei der Erkennung besonders schwerwiegender Defekte stoßen sie oft an ihre Grenzen, wenn es wirklich darauf ankommt. Wenn Sie bereits enttäuschende Erfahrungen mit drahtloser Vibrationsüberwachung gemacht haben, hätte das nicht sein müssen. Lesen Sie weiter und erfahren Sie, warum.
Erfahrung zählt, wenn jedes Signal entscheidend ist
Bei I-care, einem der weltweit größten unabhängigen Unternehmen für Schwingungsanalysen, haben unsere Teams in den vergangenen mehr als 20 Jahren Milliarden von Maschinenbetriebsstunden analysiert. Heute verarbeiten wir täglich Daten von mehr als einer halben Million Maschinen. Jahrzehntelange praktische Maschinenexpertise ist in jede unserer Designentscheidungen eingeflossen. Auf Grundlage dieses umfassenden Know-hows wurde unsere patentierte I-DNA-Signalverarbeitungstechnologie entwickelt, um genau die Signale zu erfassen, auf die es wirklich ankommt.
Viele neue Marktteilnehmer sind zwar Experten für drahtlose Technologien, verfügen jedoch nicht über fundierte Erfahrung in der Maschinenanalyse. Ihre Systeme können die „einfacheren“ Probleme wie Fehlausrichtung und Unwucht erkennen, identifizieren die eigentlichen „Produktionskiller“, also schwerwiegende Ausfälle wie Wälzlager- oder Getriebeschäden, jedoch häufig erst in einer späteren Phase des Fehlerverlaufs. Genau diese Ausfälle können eine Produktionsanlage tatsächlich zum Stillstand bringen.
Warum Standard-Schwingungsmessungen allein nicht ausreichen
Traditionelle Programme zur Schwingungsanalyse stützen sich häufig stark auf standardisierte Kennwerte zur Schwingungsstärke gemäß ISO-Richtlinien. Diese erfassen in erster Linie das Verhalten der Maschine als Ganzes, beispielsweise das Schwingungsniveau des Maschinengehäuses. Diese Informationen sind wertvoll, ermöglichen jedoch keine zuverlässige Erkennung der Ausfälle, die am häufigsten zu einem Anlagenstillstand führen.
In der Industrie gehören Ausfälle von Wälzlagern und Getrieben zu den häufigsten Ursachen für ungeplante Stillstände.
Diese Defekte beginnen typischerweise mit hochfrequenten Stoßimpulsen, lange bevor sie in standardmäßigen Schwingungskennwerten sichtbar werden. Im Reliability Engineering wird diese Entwicklung anhand der P-F-Kurve dargestellt. Sie zeigt, wie sich Defekte im Frühstadium im Laufe der Zeit bis hin zu einem Funktionsausfall entwickeln.
Auf der P-F-Kurve gilt: Je früher ein Defekt nach dem Punkt des potenziellen Ausfalls (P) erkannt wird, desto mehr Zeit hat das Instandhaltungsteam, um einzugreifen, bevor es zu einem Funktionsausfall (F) kommt.
Systeme, die ausschließlich auf konventionellen Schwingungsmessungen basieren, erkennen diese Probleme häufig erst näher am F-Punkt, wenn die Handlungsmöglichkeiten bereits eingeschränkt sind. I-care-Sensoren wurden speziell unter Berücksichtigung dieser Realität entwickelt. Sie erfassen nicht nur Standardschwingungen, sondern auch Stoßimpulse, die bereits in einem frühen Stadium auf schwerwiegende Ausfälle hinweisen.
Entwickelt für vollständige und präzise Daten
Jeder Aspekt der Schwingungsmessung, von der Erfassung der Signale bis zu ihrer Verarbeitung, beeinflusst die Zuverlässigkeit der daraus gewonnenen Erkenntnisse.
Die Sensoren von I-care sind für eine umfassende und hochwertige Datenerfassung konzipiert und ermöglichen unter anderem den Zugriff auf hochfrequente Stoßimpulse und rohe Schwingungssignale. Fundierte Maschinenexpertise in Kombination mit intelligentem Design stellt sicher, dass die richtigen Signale auf die richtige Weise überwacht werden und langfristig zuverlässige Ergebnisse liefern.
Hinter der Blackbox: Alles basiert auf hochwertigen Daten
Viele Anbieter drahtloser IoT-Lösungen konzentrieren sich hauptsächlich auf Konnektivität und Sensorhardware und greifen für die Schwingungsanalyse auf Signalverarbeitungssysteme von Drittanbietern zurück. In einigen Anwendungen kann diese Architektur die Fähigkeit eines Geräts einschränken, die mit den „Produktionskillern“ verbundenen Stoßmuster zu erkennen. Diese entscheidenden Signale können in den verarbeiteten Schwingungsdaten vollständig fehlen. Wird ein sich entwickelnder Lagerdefekt erkannt, kann es zudem vorkommen, dass er erst kurz vor dem Ausfall sichtbar wird, sodass nur sehr wenig Zeit zum Eingreifen bleibt.
Um diese Signale zuverlässig und so früh wie möglich zu erfassen, hat I-care die patentierte I-DNA-Technologie entwickelt. Diese Messung ist von entscheidender Bedeutung für die frühzeitige Erkennung von Defekten in Maschinen mit Wälzlagern. I-DNA filtert die Signale mit hoher Amplitude von Welle, Kupplung und Maschinengehäuse heraus und erfasst Stoßimpulse im Hochfrequenzbereich. Dadurch kann ein beginnender Lagerdefekt bereits in seinen frühesten Stadien erkannt werden.
Für die präzise und zuverlässige Erkennung dieser Stoßimpulse ist eine fortschrittliche Signalverarbeitung entscheidend. Genau hier unterscheiden sich die Sensoren von I-care. Da der Zugriff auf das rohe Schwingungssignal erhalten bleibt, können Analysten sowohl das Standardschwingungsverhalten als auch hochfrequente Stoßimpulse mithilfe der patentierten I-DNA-Messungen von I-care untersuchen. Diese Transparenz ermöglicht es, Diagnosen zu bestätigen, die Entwicklung von Defekten zu beurteilen und zwischen tatsächlichen mechanischen Problemen und Fehlalarmen zu unterscheiden.
Dasselbe Sensorelement unterstützt zudem eine dritte Messung: die Wirksamkeit der Schmierung. Da eine unzureichende Schmierung zu den häufigsten Ursachen für Lager- und Getriebeschäden zählt, hilft diese Erkenntnis den Teams, über die reine Fehlererkennung hinauszugehen und zu verstehen, warum Defekte überhaupt entstehen.
Zusammen bilden diese Messungen die Grundlage für eine professionelle Analyse anstelle automatisierter Mutmaßungen. Analysten können Rohsignale untersuchen, Diagnosen bestätigen und die Entwicklung von Defekten im Zeitverlauf verfolgen. Reliability-Teams erhalten Einblick in die Vorgänge innerhalb der Maschine, den Schweregrad eines Defekts und die Geschwindigkeit, mit der sich der Zustand verändert. Dadurch können Instandhaltungsentscheidungen früher und mit größerer Sicherheit getroffen werden.
Die Bedeutung der Schweregradmessung
Wo traditionelle Messverfahren an ihre Grenzen stoßen
Die meisten „Lösungen“ stützen sich bei der Analyse stark auf das FFT-Schwingungsspektrum. Schließlich ist dies die Methode, die in Schulungen zur Schwingungsanalyse vermittelt wird. Das Spektrum eignet sich sehr gut zur Erkennung von Problemen im niedrigeren Frequenzbereich, wie Unwucht, Fehlausrichtung oder mechanisches Spiel. Bei Stoßimpulsen, die durch die „Produktionskiller“ verursacht werden, stößt es jedoch an seine Grenzen. Dazu zählen beispielsweise Lagerdefekte, Getriebeschäden, Pumpenkavitation oder Schmierungsprobleme. In einigen Fällen werden diese Defekte erst in einer späteren Phase des Fehlerverlaufs deutlich im Spektrum sichtbar.
Diese Informationen sind jedoch im rohen Schwingungssignal enthalten. Um sie zu extrahieren, ist lediglich die geeignete Signalverarbeitung erforderlich. Die Herausforderung besteht darin, dass viele drahtlose Schwingungsüberwachungssysteme auf Signalverarbeitungssysteme von Drittanbietern angewiesen sind. In einigen Fällen schränkt diese Architektur den Zugriff auf das rohe Schwingungssignal ein, das für eine fortschrittliche diagnostische Analyse erforderlich ist. Die I-DNA-Technologie von I-care warnt hingegen nicht nur vor dem Vorhandensein dieser „Produktionskiller“, sondern liefert auch Informationen über den Schweregrad des Defekts. Ohne diese zusätzlichen Informationen wissen Sie möglicherweise, dass ein Defekt vorliegt, können jedoch nur schwer einschätzen, wann es sinnvoll oder sogar unvermeidbar ist, die Maschine für Instandhaltungsarbeiten stillzulegen.
Das „Geheimnis“ der I-DNA-Technologie von I-care liegt in ihrer außergewöhnlich hohen Abtastrate. Um dieses Prinzip zu verstehen, stellen Sie sich vor, Sie beobachten mit einem Stroboskop eine Person, die sich durch einen Raum bewegt. Wenn das Stroboskop einmal pro Minute aufblitzt, sehen Sie alle 60 Sekunden, wo sich die Person befindet. Doch was ist in der Dunkelheit passiert? Sie nehmen an, dass sich die Person zwischen den beiden zuletzt bekannten Positionen gleichmäßig bewegt hat. Wenn sie jedoch schnell genug gewesen wäre, hätte sie den Raum verlassen und wieder zurückkehren können. Die Wahrheit ist: Sie wissen es einfach nicht. Je schneller das Stroboskop aufblitzt, desto größer wird die Sicherheit, dass Ihre Annahme korrekt ist. Stellen Sie sich nun vor, dass das Stroboskop so schnell aufblitzt, dass der Raum kontinuierlich beleuchtet erscheint. Jetzt gibt es keine Annahmen und kein Rätselraten mehr. Genau dieses Prinzip wird angewendet, damit die I-DNA-Technologie alles erfasst, was an Ihrer Maschine geschieht. Da Wi-care(TM) darüber hinaus die gesamte Maschinenbewegung präzise erfasst, erkennt das System nicht nur, was geschieht, sondern kann auch den Schweregrad des Defekts quantifizieren.
Warum führende Industrieunternehmen auf I-care vertrauen
Da I-DNA-Daten und Erkenntnisse zur Schmierung in die I-care Cloud-Plattform einfließen, erhalten Instandhaltungsteams Zugang zu fortschrittlichen Diagnosetools und einer zentralen Übersicht über den Maschinenzustand. Die fortschrittliche Signalverarbeitung von I-DNA ermöglicht frühere Warnungen, eine zuverlässigere Fehlererkennung und eine präzisere Bewertung des Schweregrads. So können Teams mechanische Probleme lange vor einem Funktionsausfall erkennen.
Innerhalb der I-care-Plattform können Schwingungsdaten mit Ölanalysen, Thermografie, Ultraschallanalysen und Motortests kombiniert werden, um ein umfassendes Bild des Maschinenzustands zu erhalten, sowohl für unterstützende Anlagenkomponenten als auch für komplexe Maschinenstränge. Über offene APIs lassen sich diese Informationen nahtlos in Ihr CMMS-System zur Instandhaltungsplanung oder in Ihren Prozessdaten-Historian integrieren, um den Maschinenzustand mit den Prozessbedingungen zu korrelieren.
Über die Technologie hinaus bringen die I-care-Spezialisten umfassende Expertise in den Bereichen Mechanik und Zuverlässigkeit ein. Sie verbinden fundiertes Ingenieurwissen mit fortschrittlichen Analysen, um Überwachungsstrategien zu entwickeln, die auf die kritischen Maschinen und potenziellen Ausfallarten Ihrer Anlage abgestimmt sind. Durch die frühere Erkennung von Defekten auf der Ausfallkurve gewinnt Ihr Unternehmen wertvolle Zeit, um Maßnahmen zu planen, ungeplante Stillstände zu vermeiden und die Zuverlässigkeit der Anlagen insgesamt zu verbessern.
Vereinbaren Sie einen Termin mit einem I-care-Experten und erfahren Sie, wie intelligentere Schwingungsüberwachung und tiefere Einblicke in Ihre Maschinen die Verfügbarkeit in Ihrem gesamten Betrieb verbessern können.
