Industrial Analytics

Vorbeugende Wartung im Hochleistungskompressor

Zur Aufdeckung von Fehlern und Betriebsanomalien hat Boge seinen Hochleistungskompressor vom Typ HST 220 mit der Industrial Analytics Software von Weidmüller aufgerüstet. Die Analysesoftware ist ein Teil von Boge Analytics, einem 4.0-Servicepaket zur intelligenten Auswertung von Betriebsdaten.

Weidmüller Industrial Analytics: Die Daten der Analytics Software werden direkt auf dem IPC am Kompressor verarbeitet. Die Visualisierung findet browserbasiert statt und kann auf einem Tablet angezeigt und ausgewertet werden. (Bild: Wedmüller)

Die neuen HST (High Speed Turbo)-Kompressoren stellen laut Hersteller einen Meilenstein in der Weiterentwicklung der ölfreien Drucklufterzeugung der Klasse 0 dar. Zu den Anwendungsbereichen der Kompressoren gehören die Pharma- und Nahrungsmittelindustrie, industrielle Lackierbetriebe sowie die Halbleiterproduktion. In allen Anwendungsbereichen haben Maschinenstillstände fatale Folgen. Die präventive Fehlervermeidung ist Voraussetzung für eine erhöhte Prozesssicherheit und ein optimales Energiemanagement beim Kunden. Deshalb treibt Boge seine Strategie Druckluft 4.0 im Bereich Service und Wartung weiter voran.

Um mögliche Fehler und Betriebsanomalien aufzudecken noch bevor sie entstehen, setzt Boge auf eine Software für Predictive Maintenance von Weidmüller. Diese Softwarelösung ist Teil von Boge Analytics, dem Industrie-4.0-Paket zur intelligenten Datenauswertung und -nutzung. Das Softwarepaket beinhaltet zu dem die Remote-Monitoring-Lösung Boge airstatus, das Continous Improvement Programme und das 24-Stunden Recovery.

Die Software zur vorausschauenden Wartung erkennt Fehler und kritische Abweichungen der technologischen Parameter frühzeitig. In die Datenauswertung fließen die Einsatzerfahrungen aller Boge-Druckluftlösungen ein. So können im laufenden Betrieb Vorhersagen über einen zukünftig anstehenden Wartungsbedarf getroffen und Serviceeinsätze optimal geplant werden. Betroffene Bauteile tauscht Boge dann vor dem Eintritt eines prognostizierten Schadens aus. Eine kostenintensive Nachsorge und lange Stillstandszeiten gehören damit der Vergangenheit an. Mit Predictive Maintenance setzt das Unternehmen auf einen zentralen Werttreiber für eine wettbewerbsfähige und kontinuierliche Druckluftversorgung nach Industrie-4.0-Standards.

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Die HST-Kompressoren rüstet Bogemit einem Industrie 4.0 Servicepaket zur intelligenten Auswertung von Betriebsdaten aus. Dadurch lassen sich im laufenden Betrieb Vorhersagen über einen anstehenden Wartungsbedarf treffen und Serviceeinsätze optimal planen. (Bild: Weidnüller)

Bei den Analysen stand Boge als Anwender im Mittelpunkt – sein Know-how ist sehr wichtig. Die Software kann einen Fehler zwar mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit vorhersagen – Voraussetzung hierfür ist jedoch stets, dass er zuvor von einem Applikationsexperten als relevant klassifiziert wurde. Nur der Anwender kann bewerten, ob eine Anomalie tatsächlich als kritischer Fehler einzustufen ist.

Datenmuster ist entscheidend

Die aufgenommenen Daten stammen alle von Messtechnik-Komponenten, die ohnehin im Kompressor vorhanden sind. Es musste keine neue Sensorik nachgerüstet werden. In die Auswertung und Analyse wurden folgende Daten einbezogen: Motortemperatur, Luftdruck, Motordrehzahl. Die Datenqualität wurde genau beurteilt und gemeinsam mit Boge über ihre Relevanz entschieden. Anschließend sortierte man nicht relevante Datenquellen aus. Dabei gilt es zu beachten wie die Messwerte miteinander interagieren, denn ausschlaggebend ist nicht der einzelne Wert, sondern das vorhandene Datenmuster. So entsteht ein komplexes Datenmodell der Normalität, mit dessen Hilfe der Schadensfall präzise vorhergesagt werden kann, wenn die Werte in einer bestimmten Weise vom gelernten Model abweichen.

Mit entscheidend ist, dass das System permanent hinzulernt. Mit jeder neuen Fehlermeldung und anhand von Rückmeldungen des Bedieners verändert sich das Model. Daraus ergeben sich folgende Analytics Ergebnisse: In welchem Status befindet sich der Kompressor aktuell und in der Vergangenheit, wann wird sich der Zustand zu einem kritischen Fehler hin verändern und wie effizient war der Kompressor, wie viel Druckluft hat er in den letzten Tagen geliefert. Die Analytics Lösung ist so konzipiert, dass auch noch nicht bekannte Fehler hinzugelernt werden können – berechnete Vorhersagen über den Kompressorausfall werden also über die gesamte Betriebszeit des Kompressors immer präziser. as

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