Robustes Netzwerk mit niedrigem Energieverbrauch
Mit den konkreten Zustandsinformationen sowie Entscheidungs- und Handlungsempfehlungen von Optime können Instandhalter rechtzeitig und kosteneffizient Maßnahmen ergreifen und einem ungeplanten Stillstand vorbeugen (Quelle: Schaeffler)
Die Optime-Sensoren ermitteln relevante Kennwerte (KPI) und übertragen sowohl diese als auch Zeitsignale mithilfe des Gateways in den Schaeffler-IoT-Hub. Dort sind Algorithmen implementiert, die auf Basis der übertragenen Daten Zustandsinformationen sowie Entscheidungs- und Handlungsempfehlungen an das mobile Endgerät oder die Leitwarte übertrage (Quelle: Schaeffler)
Schaeffler nutzt für das Optime-Mesh-Netzwerk die im Feld etablierte Software und Technologie von Wirepas. Der Spezialist für IoT-Anwendungen realisiert in großen industriellen Installationen mit mehr als 100000 Geräten Zuverlässigkeiten von über 99,99 %. Die Vorteile von Wirepas-Mesh-Netzwerken werden anhand ihrer Funktionsweise deutlich: Jedes Gerät im Netzwerk – bei Optime jeder Sensor – stellt einen Netzwerkknoten dar und kann sowohl Daten empfangen als auch weiterleiten. Dadurch existieren mehrere alternative Wege, wie die gemessenen Schwingungs- und Temperaturdaten von den Sensoren und über weitere Sensoren bis zum Gateway gelangen können. Im Fall von Optime senden die Sensoren sechsmal täglich Kennwerte (KPI) und einmal täglich ein Zeitsignal.
Dabei wird der günstigste Weg mit dem niedrigsten Energieverbrauch gewählt. Sollte einmal ein Sensor ausfallen oder die Batterie erschöpft sein, erfolgt eine Umleitung des Datentransfers auf andere intakte Sensoren. Von welchem Gerät (Optime-Sensor) aus Daten an das Gateway gesendet werden, organisiert das Mesh-Netzwerk selbstständig.
Die Zahl der in ein Wirepas Mesh-Netzwerk integrierbaren Geräte ist praktisch unbegrenzt und das Netzwerk ist unabhängig von der bestehenden IT-Infrastruktur.
Automatisierte Analyse
Wesentliches Merkmal der Optime-Softwarelösung ist die automatisierte Datenanalyse auf Grundlage von Expertenwissen. Die Analyse erfolgt mittels einer Kombination aus automatisierten Funktionen, wie die Generierung dynamischer Schwellenwerte, Algorithmen für spezifische Schadenstypen und auch Machine-Learning-Funktionen. Die Algorithmen wurden unter Praxisbedingungen mit Sensorik in Produktionsanlagen von Schaeffler – zum Teil über Jahre – entwickelt und optimiert.
Es sind also keine Spezialisten für Schwingungsdiagnose notwendig, die auf Basis ihrer Ausbildung und Erfahrung entscheiden, wie die Ergebnisse zu interpretieren sind. Damit unterscheidet sich Optime von Serviceangeboten der Instandhaltungsunternehmen, deren Geschäftsmodell auf dem Einsatz ihrer spezialisierten Fachkräfte beruht.
Aggregierte Visualisierung der Ergebnisse
Die Optime-App zeigt Trendverläufe, visualisiert über ein mehrstufiges Warnsystem die Schwere möglicher Vorfälle, schlägt im Notfall Alarm und bietet darüber hinaus weitere Informationen. Damit der Nutzer auch bei Hunderten von Sensoren nicht den Überblick verliert, können die Sensoren beziehungsweise Maschinen in der App hierarchisch in mehreren Ebenen organisiert werden, zum Beispiel analog zum vorhandenen Instandhaltungsplanungssystem oder Asset-Management-System. Auf der obersten Ebene zeigt die App eine aggregierte Sicht für alle überwachten Maschinen mit Statusinformationen in den drei Stufen Suspect, Warning und Severe. Darunter finden sich mehrere Detaillierungsebenen bis zum einzelnen Messpunkt. Der User sieht auf einen Blick, wie es um die Maschinen in seiner Produktion steht. Damit sind Instandhalter in der Lage, rechtzeitig und kosteneffizient Maßnahmen zu ergreifen und einem ungeplanten Stillstand vorzubeugen. Auch bei Hunderten von Aggregaten in unterschiedlichen Werken ist mit Optime der Überblick gewährleistet, 24/7 per Smartphone oder Desktopanwendung.