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Vorausschauende Maschinenwartung: zum optimalen Zeitpunkt eingreifen

Ausreisser aus der Datenwolke

Maschinen müssen gewartet werden. Wann aber ist der optimale Zeitpunkt dafür? Entscheidende Hinweise liefern Daten aus Produktionsprozess und Betrieb. Ihre Analyse macht es möglich, den Zeitpunkt eines Ausfalls vorherzusagen und so die Wartung vorausschauend und kostenoptimiert zu planen. Wie das möglich ist, zeigte Christoph Strauss, Projektleiter am Institut für Modellbildung und Simulation (IMS-FHS), kürzlich in einem Vortrag am Workshop «Digitalisierung in der Industrie» an der Fachhochschule St.Gallen.

Es sind die Fehler, die Christoph Strauss interessieren. «Wenn etwas kaputtgeht, dann zeigt sich das in den Daten», sagt der Physiker. Deshalb will er wissen, wie die Daten bei einem Ausfall, etwa einer Maschine oder eines Motors, aussehen. Steht eine Maschine in der Produktionshalle still, kostet das Geld, versagt eine Turbine stehen gar Menschenleben auf dem Spiel. So oder so, Fehler können teuer werden. Das gilt auch für ein zu häufiges Warten. In seinem Vortrag am Workshop «Digitalisierung in der Industrie», organisiert vom Institut für Computational Engineering ICE der Interstaatlichen Hochschule für Technik (NTB) und der Fachhochschule St.Gallen (FHS), ging Christoph Straus auf die neuen Möglichkeiten im Bereich der vorausschauenden Wartung mit Hilfe des Internet of Things (IoT) ein.

Datengold richtig nutzen
Heutzutage liefern praktisch alle Maschinen eine Vielzahl an Daten. Daten fallen aber nicht nur in der Produktion oder Montage an, sondern von der Forschung und Entwicklung bis zum Wartungsservice. Daten seien das Gold des 21. Jahrhunderts, ist mittlerweile ein viel zitierter Satz. «Im Vergleich zu vor fünf, zehn Jahren, stehen uns heute qualitativ exzellente Datensätze zur Verfügung», sagt Christoph Strauss. Ohne Analyse seien sie aber wertlos. Eine Analyse hingegen generiere Wissen, das für eine vorausschauende Wartung genutzt werden könne. Mit klaren Vorteilen: «Weniger Ausschuss in der Produktion, weniger Garantiefälle oder höhere Systemverfügbarkeit bei tieferen Wartungskosten», zählt Christoph Strauss auf.

Blick in die Datenwolke
Das Ziel der Datenanalyse ist, den optimalen Zeitpunkt für die Wartung herauszufinden. Ein Beispiel: Drei Sensoren einer Turbine liefern kontinuierlich Daten etwa zu Druck oder Vibrationen. An einem bestimmten Zeitpunkt können sie als Datenpunkt im dreidimensionalen Raum betrachtet werden. Über die gesamte Zeit hingegen sehen die Daten aus wie eine Datenwolke. Diese enthält auch Rauschprozesse beispielsweise aufgrund von Temperaturschwankungen. Das Rauschen in den Daten der drei Sensoren ist oft entlang einer Achse am grössten und Fehler kündigen sich dadurch an, dass entlang genau dieser Achse aussergewöhnlich grosse Abweichungen auftreten. Also untersucht man die Achsen mit dem höchsten Rauschen genauer. Ausgangspunkt ist immer der Anfangszustand, hier ist noch alles in Ordnung. Jetzt geht es darum, einen Drift, also Ausreisser aus der Datenwolke, zu entdecken und diesen weiter aufzuschlüsseln. Letztlich werden in der Datenwolke verschiedene Handlungsbereiche definiert, z.B. Grün: alles ist in Ordnung, keine Aktion erforderlich. Orange: in diesem Bereich gab es kritische Momente, eine Wartung bietet sich an. Rot: Jetzt ist es höchste Zeit, etwas zu tun.

Gibt es Daten zu Ausfällen, dann werden diese mit den zeitlich früheren Daten verglichen. Ein Beispiel: Ein Automotor fällt aus. Die Datenanalytiker wollen jetzt wissen, wie die Daten dieses Vorfalls aussehen. Dann gehen sie zeitlich Punkt um Punkt zurück, um herauszufinden, wie sich die Daten kurz vor dem Ausfall verändert haben. So können sie definieren, ab welchen Messwerten der Motor gewartet werden soll. Das Ziel ist letztlich immer, Ausfälle genau vorherzusagen aber unnötige Wartungen zu vermeiden.

Beratung und Datenanalyse
Eine vorausschauende Wartung bietet sich nicht für alle Unternehmen an. Sie benötigt Daten aus dem Betrieb, je mehr desto besser. Das Institut für Modellbildung und Simulation IMS-FHS berät Unternehmen zum Thema Wartung. Dabei analysiert es die Daten und unterstützt die Unternehmen bei der Definition von allfälligen Massnahmen. «Alles, was wir brauchen, sind Daten», sagt Christoph Strauss.
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