Cloudanbindung ermöglicht Betriebsoptimierung

Temperaturverläufe

Bild 02: Aktuelle Temperaturverläufe eines Geräts werden mit Verläufen aus der Vergangenheit verglichen. (Quelle: Siemens; Grafik: etz)

Motoren Langzeitanalyse

Bild 03: Die zweite Möglichkeit der Langzeitanalyse besteht darin, aktuelle Temperaturverläufe aller eingesetzten Motoren gleicher Bauart miteinander zu vergleichen. (Quelle: Siemens; Grafik: etz)

der optimale Temperaturverlauf

Bild 04: Beim Golden Device wird der optimale Temperaturverlauf eines Geräts als Messgröße definiert. Weichen die Betriebsdaten davon ab, könnte das ein Hinweis auf eine
Fehlfunktion sein. (Quelle: Siemens; Grafik: etz)

Eine weitere praktische Möglichkeit zur Datenanalyse und -nutzung bietet die Anbindung an Cloudlösungen, zum Beispiel die Mindsphere von Siemens. Die Cloud stellt einen zentralen Ort dar, um die gesammelten Messwerte zu sichern, Trends und Muster zu erkennen und Vergleichsanalysen zu erstellen. Auf diese Weise können Ausfälle und Anlagenstillstände vermieden werden, noch bevor sie auftreten. Beispielsweise lassen sich in der Cloud Diagnosedaten zu Tracking-Zwecken über einen längeren Zeitraum auswerten und vergleichen, um etwa Anomalien im Verhalten von Motoren aufzudecken und Wartungsintervalle individuell anzupassen – Stichwort: Predictive Maintenance (Bild 2). Die vorausschauende Wartung spielt ähnlich wie die einfache Parametrierung bei vielen Anwendungsfällen, in denen Motoren oder Pumpen zum Einsatz kommen, eine zentrale Rolle. Förderbänder wie an Flughäfen werden zum Beispiel von einer großen Zahl verschiedener Motoren angetrieben. Werden bei jedem einzelnen die Betriebstemperatur überwacht und die Daten an die Steuerung übergeben, stehen dem Kunden verschiedene Möglichkeiten zur Auswertung und Optimierung zur Verfügung. Eine Variante ist die Langzeitanalyse, die auf zwei verschiedene Arten durchgeführt werden kann: Zum einen ist für jeden einzelnen Motor ein Vergleich über die Betriebsdauer möglich, das heißt, man betrachtet die Temperaturentwicklung und reagiert auf Abweichungen. Die zweite Möglichkeit der Langzeitanalyse besteht darin, die Temperaturdaten aller Motoren über die Betriebsdauer zu messen und zueinander in Bezug zu setzen (Bild 3). Hier sollten alle Motoren ähnliche Werte liefern. Schert einer aus, liegt dem vermutlich ein Fehler zugrunde, der im Rahmen des nächsten Wartungsintervalls behoben werden kann, bevor der Fehler kritisch wird. Das reduziert Stillstände.

Neben der Langzeitanalyse gibt es eine weitere Möglichkeit, den Betrieb der Motoren zu optimieren: der Vergleich gegen ein sogenanntes Golden Device (Bild 4). Dabei wird bei einem normalen Durchlauf der Förderbänder an allen Motoren die Betriebstemperatur gemessen und als Gut-Wert oder Gut-Temperatur festgelegt. Im folgenden Betrieb werden die dann gemessenen Temperaturen mit diesem Gut-Wert verglichen. Abweichungen davon können ein Hinweis auf Fehlfunktionen sein.

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