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Predictive Maintenance – Präziser als das Orakel von Delphi

Vorstufe zu Predictive Maintenance: Das Fraunhofer-Institut für Produktions-anlagen und Konstruktionstechnik (IPK) startete mit Process Monitoring, dem Überwachen von Bearbeitungsprozessen auf Maschinen.

Eckhard Hohwieler, Abteilungsleiter Produktionsmaschinen und Anlagenma-nagement, Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktions-technik (IPK), Berlin: „Vielleicht präsentiert auf der EMO Hannover 2017 schon jemand die Werkzeugmaschine 4.0, die twittert und mit der sich der Besucher über sein Smart Phone verbinden kann.“

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FRANKFURT AM MAIN// In der Antike fielen die Zu-kunftsvisionen des Orakels von Delphi oft rätselhaft und unverständlich aus. Wesentlich klarer und prä-ziser blicken dagegen die Produktionswissenschaftler des IPK mit Hilfe von Pre-dictive Maintenance in die Zukunft von Werkzeugma-schinen: Die vorausschau-ende Wartung hilft, den op-timalen Wartungszeitpunkt zu erkennen, Produktions-ausfälle zu vermeiden und Prozesse zu optimieren. Wo-rauf es dabei ankommt und welche Rolle die EMO Han-nover 2017 für sie spielt, be-richten Eckhard Hohwieler,

Leiter Produktionsmaschi-nen und Anlagenmanage-ment, und Claudio Geisert, beide Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik (IPK), Berlin, im Interview.

Herr Hohwieler, wie un-terscheiden sich Predictive Maintenance (PM), also die vorausschauende Wartung, und Condition Monitoring?

Eckhard Hohwieler: Con-dition Monitoring erkennt und überwacht den Ver-schleißzustand, während Predictive Maintenance die voraussichtliche Entwick-

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40 JAHRE HAIMER – QUALITÄT GEWINNT

Igenhausen_Mit Qualitätsprodukten rund um die Werkzeug-spannung hat sich die Haimer GmbH in 40 Jahren vom Klein-stunternehmen zum innovativen Global Player entwickelt. Mit kontinuierlichem und nachhaltigem Umsatzwachstum hat sich das Familienunternehmen als Weltmarktführer für Werkzeugschrumpf- und Auswuchttechnologie sowie als Marktführer für Werkzeugspanntechnik in Europa etabliert. Das Unternehmen Haimer – am 1. März 1977 von Claudia und Franz Haimer als klassischer Lohnfertigungsbetrieb ge-gründet – ist bereits seit Ende 1987 mit eigenen Produkten auf dem Markt. ____www.haimer.com

BRANCHEN TALK KURZ UND BÜNDIG

BELEBTE NACHFRAGE

Frankfurt am Main_Im ersten Quartal 2017 steigt der Auf-tragseingang der deutschen Werkzeugmaschinenindustrie im Vergleich zum Vorjahreszeitraum um 6%. Dabei legt das Inland 2 Prozent zu, die Auslandsaufträge wachsen um 8%. „Der Auftragseingang entwickelt sich seit Jahresbeginn besser als erwartet“, kommentiert Dr. Wilfried Schäfer, Geschäftsführer des Branchenverbands VDW (Verein Deut-scher Werkzeugmaschinenfabriken) in Frankfurt am Main, das Ergebnis. Die internationale Nachfrage sei ungebro-chen. Eine verlässliche Stütze sind wiederum die Euro-Län-der. „Außerdem belebt sich die Nachfrage im wichtigsten Markt China nunmehr auch auf breiterer Front“, berichtet Schäfer. ___www.vdw.de

ZERSPANT WIE GEPLANT?

Besigheim_Die Veranstaltungsreihe praxisForum+ der Ko-met Group ist in den letzten Jahren zu einer festen Einrich-tung geworden. Ob am Komet-Stammsitz in Besigheim oder „on tour“ bei verschiedenen Werkzeugmaschinenherstel-lern in Deutschland, nehmen daran zahlreiche Zerspaner teil, die vom Expertenwissen aus erster Hand in Theorie und Praxis profitieren wollen. ___www.daspraxisforum.de

Claudio Geisert, beim IPK für Condition Monitoring und Maintenance verantwortlicher Mitarbeiter: „Service-Mitarbeiter sehen dank der lücken-losen Datenerfassung und -speicherung, wann und unter welchen Umstän-den Probleme erstmalig auftraten und erkennen so leichter, wie sie sich beheben lassen.“

lung des künftigen Maschi-nenzustandes vorhersagt und Instandhaltungsmaß-nahmen plant.

Herr Geisert, was und wie nützt PM dem Besitzer von Werkzeugmaschinen?

Claudio Geisert: Die War-tung und Instandhaltung orientiert sich am Zustand der Maschine. Die Mitarbei-ter führen also genau die In-standhaltung und Wartung durch, die tatsächlich er-forderlich ist. Effektive PM senkt die Anzahl an War-tungsarbeiten und erhöht die Verfügbarkeit der Ma-schinen. Es kommt außer-dem zu einer besseren Plan barkeit der Nutzung von Anlagen, weil Wartungs- und Instandhaltungsarbei-ten nun zu festgelegten Ter-minen stattfinden.

Ein Spezialgebiet von Ih-nen ist das Prozess-Moni-toring und die Zustands-diagnose: Können Sie uns ein Highlight aus Ihrer For-schungsarbeit nennen?

Eckhard Hohwieler: Wir haben für einen Maschi-nenhersteller eine Werk-zeugüberwachung ohne zusätzliche Sensoren oder andere Elektronik verwirk-licht. Ein in die Steuerung integriertes Softwarepaket kontrolliert Werkzeugver-schleiß und -bruch. Auf die-ser Basis entwickelten wir weitere Algorithmen, mit denen sich der Zustand und das Verhalten der Maschine checken lassen. Damit kann ein Mitarbeiter anhand der Kennwerte der Antriebs-achsen erstaunlich genau Schwachstellen ermitteln: Auf diese Weise wurden so-gar Textilfehler in Riemen-antrieben entdeckt.

Wo liegen hier die Daten- beim IPK oder dem Unter-nehmen? Wem gehören die Daten bzw. wer darf sie wie nutzen?

Claudio Geisert: Die an der Maschine während der Nut-zungsphase anfallenden Da-ten gehören – sofern nicht anders vertraglich geregelt – dem betreibenden Unter-

GUT VERNETZT HAAS & FISCHER

Trossingen_Um Interessenten in Baden-Württemberg noch besser erreichen zu können, setzt der Schleifmaschinen-hersteller Haas ab sofort auf Hermann Fischer, der mit seinem Team seit fast 50 Jahren bei Metallbearbeitungs-unternehmen im Südwesten einen exzellenten Ruf genießt. „Endlich haben wir einen Vertriebspartner gefunden, der wirklich etwas vom Schleifen versteht und in der Lage ist, ein anspruchsvolles, erklärungsbedürftiges Produkt wie eine Hightech-Schleifmaschine zu verkaufen,“ so Dirk Wem-ber, geschäftsführender Gesellschafter der Haas Schleif-maschinen GmbH. ___www.multigrind.de www.hf-fischer.de

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Dr. Holger Rudzio, Geschäftsführer DMG Mori Software Solutions GmbH aus Kempten: „Predictive Maintenance lässt sich auch ohne Industrie 4.0-Ansatz realisieren.“

nehmen. In der Regel geben die Unternehmen diese Da-ten nicht nach außen, da sie befürchten, dass sich darun-ter auch sensible Informa-tionen befinden bzw. sich daraus ableiten lassen. Eine gängige Lösung ist die Ins-tallation eines entsprechen-den Servers innerhalb des Firmennetzes. Damit geht dem Hersteller allerdings auch wieder die Möglich-keit verloren, zusätzliche Erkenntnisse über das Ver-halten seiner Maschinen im Feld zu gewinnen. Um die-sem Problem Herr zu wer-den, ist grundsätzlich eine vertrauensvolle Partner-schaft zwischen Hersteller und Betreiber notwendig; eine vertragliche Absiche-rung zur Nutzung der Daten ist aber sicher hilfreich.

Wie hat sich diese neue Form der Überwachung bei Ihnen zu PM weiterentwi-ckelt?

Eckhard Hohwieler: Wir nahmen bei einem Projekt zu eMaintenance unter die Lupe, wie sich Informati-onen aus dem Condition Monitoring zum Planen von Wartungsmaßnahmen nut-zen lassen. Als Hilfsmittel

diente ein elektronisches Service-Check-Heft, das die nötigen nächsten Arbeits-schritte angibt. Es erklärt auch, wie der Anwender die Wartungsarbeiten vorberei-ten und durchführen soll; und wo er die dazu nötigen Werkzeuge ordern kann.

Gibt es ein Praxisbeispiel für eine PM-Lösung, die Sie mit einem Werkzeug-maschinenhersteller entwi-ckelt haben?

Claudio Geisert: Die Auto-mobilindustrie verlangt von den Maschinenherstellern Garantien zur Verfügbarkeit und Angaben zu den erwar-teten Lebenszykluskosten. Das erfordert jedoch eine lückenlose Überwachung der Maschine. Unsere mit dem Schleifmaschinenher-steller Schaudt-Mikrosa entwickelte Lösung – eine elektronische Überwachung der Antriebselemente über die Maschinensteuerung – erfasst und wertet sämtliche Meldungen und Signale der Anlage aus. Daraus ermittelt das System das dynamische Verhalten der Antriebs-achsen und -spindeln über einen längeren Zeitraum. Diese Lösung kommt mitt-

lerweile in allen Maschinen zum Einsatz.

Wie nutzt das PM-Tool dem Hersteller?

Eckhard Hohwieler: Schaudt-Mikrosa setzt es bereits als wichtiges Werk-zeug der Qualitätssicherung ein – beispielsweise in der Maschinenabnahme oder in der Garantiephase zum Klä-ren der Ursachen für Schä-digungen, wie Kollisionen zwischen Antriebselemen-ten, Werkzeugen und Bau-teilen.

Claudio Geisert: Die Ser-vice-Mitarbeiter nutzen das Tool für den Blick zurück: Sie sehen dank der lücken-losen Datenerfassung und -speicherung, wann und unter welchen Umständen Probleme erstmalig auftra-ten und erkennen so leich-ter, wie sie sich beheben lassen.

Beim Monitoring und der Zustandsdiagnose fallen sehr große Datenmengen an. Beim Erfassen von 20 Werten (64 Bit) pro Millise-kunde speichert die Elekt-ronik laut Aachener Werk-zeugmaschinenlabor bei einer 8-Stunden-Schicht bereits mehr als vier Giga-byte. Wie gehen Sie beim Auswerten von derartigen Datenmengen, sprich Big Data, vor?

Eckhard Hohwieler: Es ist für uns nicht problematisch, weil wir nicht die Rohdaten erfassen, sondern nach dem Motto „Smart Data statt Big Data“ nur die typischen Kennwerte ermitteln und speichern. Ich habe nämlich den Eindruck, dass Big Data

oft erst wegen der Möglich-keit zur Speicherung gro-ßer Datenmengen und dem Erzeugen von redundanten Datenkopien entsteht.

Es ist sinnvoller, vor dem Speichern in der Nähe der Maschine eine intelligen-te Vorauswahl zu treffen, bevor dann ein reduzierter Datensatz in die Cloud wan-dert.

Wie kann man sicherge-hen, dass ein reduzierter Datensatz nicht Effekte übersieht, die dann nicht mehr nachvollziehbar sind? Welche Möglichkei-ten gibt es schon, eine Aus-wahl zu treffen?

Claudio Geisert: Die Kom-primierung von Rohdaten auf ausgewählte Kennwerte ist immer verlustbehaftet. Somit ist nicht auszuschlie-ßen, dass Effekte übersehen werden. Das gilt allerdings auch schon für die Daten-erfassung: Welche physika-lischen Größen sollen mit welchen Sensoren mit wel-cher Genauigkeit überhaupt erfasst werden? Ohne ein gewisses Maß an domänen-spezifischem Expertenwis-sen ist ein Monitoring-Kon-zept nicht umsetzbar.

Um die richtige Auswahl zu treffen, kann man in der Entwicklungsphase Verfah-ren des „Machine Learning“ nutzen. Diese helfen dem Experten bei der Auswahl aussagekräftiger Kennwer-te. Es gilt eigentlich immer, dass für die Entwicklung eines nachhaltigen Monito-ring-Konzepts Know-how zur fundamentalen Theorie, gepaart mit Erfahrungswis-sen, unumgänglich ist.

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Predictive Maintenance – Präziser als das Orakel von Delphi

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Was bringt der Einsatz von Predictive Maintenance dem Hersteller auf lange Sicht?

Eckhard Hohwieler: Es kommt zu einem Flottenef-fekt. Im Laufe des Lebens-zyklus‘ der Produktionsan-lagen beim Kunden fallen nämlich sehr viele Informa-tionen an, mit denen sich der Herstellerservice ver-bessern lässt.

Bitte Ihre persönliche Visi-on: Wie könnte – im Zusam-menspiel mit Industrie 4.0 – eine optimale PM-Lösung aussehen?

Eckhard Hohwieler: Denk-bar wäre es, dass die Ma-schine die entstehenden Informationen selbst nutzt, um ihren Prozess zu opti-mieren oder um den War-tungsservice zu „rufen“.

Was erwarten Sie – auch mit Blick auf Ihre For-schungsarbeit und Predic-tive Maintenance – von Ih-rem Besuch auf der EMO Hannover 2017, der Welt-leitmesse für Metallbear-beitung?

Eckhard Hohwieler: DIch bin sehr gespannt, wie sich die Maschinenhersteller auf das Thema einstellen

und welche Apps sie dazu vorstellen. Vielleicht prä-sentiert auch schon jemand die Werkzeugmaschine 4.0, die twittert und mit der sich der EMO-Besucher über sein Smart Phone verbinden kann.

Das Interesse und die An-forderungen von Werk-zeugmaschinen-Kunden an Predictive Maintenance nehmen zu. Dabei gilt In-dustrie 4.0 als beschleuni-gender Faktor. „Predicti-ve Maintenance ist dabei auch Teil von Industrie 4.0, wenngleich unsere Kunden die beiden Themen sehr wohl sehr differenziert be-trachten“, sagt Dr. Holger

Rudzio, Geschäftsführer DMG Mori Software Solu-tions GmbH aus Kempten. „So kann Predictive Main-tenance auch ohne einen In-dustrie 4.0-Ansatz realisiert werden.“

Die vorausschauende War-tung und damit die Anfor-derungen der DMG Mori-Kunden zielen darauf ab, mögliche Defekte einer Ma-

schine oder Probleme eines Prozesses zu erkennen, be-vor sie tatsächlich eintreten. Das Unternehmen verfügt über die dazu nötigen Pre-dictive Maintenance-Kom-ponenten einschließlich der entsprechenden Programme zur Erfassung, Auswertung und Visualisierung (siehe Gemeinschaftsentwicklung Werkzeugmaschine 4.0 mit INA Schaeffler): Sensoren

in der Maschine registrieren kleinste Veränderungen, die mit entsprechenden Grenz-werten verglichen werden, um daraus zukünftige Ereig-nisse vorherzusagen.

KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN DER DATENWOLKE

Die Akzeptanz und der Er-folg von Predictive Mainte-nance stehen und fallen mit der Qualität der Informa-tionsgewinnung und dem Kundennutzen der Vorher-

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www.ipk.fraunhofer.dewww.vdw.de

www.dmgmori.comwww.sw-machines.de

____www.schulergroup.com

Sandra Schuster, Industrial Data Services, Schwäbische Werkzeug-maschinen GmbH aus Waldmössin-gen: „Durch den Trend zu Industrie 4.0 gibt es eine wesentlich größere Akzeptanz zum Thema Cloud.“

Predictive Maintenance hilft, Instandhaltungs-maßnahmen zu planen und die voraussichtliche Entwicklung des Maschinenzustandes vorherzusagen. Es kann die Anzahl an Wartungsarbeiten senken und die Verfügbarkeit der Maschinen erhöhen.

sagen. Deshalb setzt DMG Mori auf die Entwicklung leistungsfähiger Auswer-tungslogiken, um gemein-sam mit seinen Kunden aus den erfassten Massendaten effektiv die nötigen Informa-tionen herauszufiltern und daraus zuverlässige Vor-

hersagen für seine Maschi-nen und die Prozesse sei-ner Kunden zu berechnen. Rudzio: „Zukünftig werden Cloud-basierte Lösungen auf Basis künstlicher In-telligenz an Bedeutung gewinnen. Entsprechende Ergebnisse präsentieren wir dem Fachpublikum auf der EMO Hannover 2017 in Halle 2.“ Schon seit mehr als zehn Jahren beschäftigt sich die Schwäbische Werk-zeugmaschinen GmbH aus Waldmössingen unter dem Begriff „life data“ mit einer umfassenden Datenerfas-sung, die Predictive Main-tenance unterstützt. Das Interesse dafür nimmt zu, beobachtet Sandra Schus-ter, Industrial Data Services: „In den vergangenen ein bis zwei Jahren merkt man ganz stark, dass durch den Trend zu Industrie 4.0 eine we-sentlich größere Akzeptanz zum Thema Cloud da ist oder zumindest der Wille und Wunsch, sich damit zu beschäftigen.“

GEÄNDERTES BEWUSSTSEIN BEI DEN KUNDEN

Früher musste das Unter-nehmen immer auf die Kunden zugehen, um sie zum Thema Datenerfassung mit teilweise viel Überzeu-gungsarbeit anzusprechen. Doch inzwischen wollen viele Kunden die Produkte aus Waldmössingen ein-setzen und sich meist auch zusätzlich beraten lassen. Schuster: „Die Anforderun-gen – also Kostenreduzie-rung, Transparenz in den Produktions- und Instand-haltungsprozessen sowie bessere Ressourcenplanung – sind aber prinzipiell im-mer noch die gleichen.“ Nur habe sich das Bewusstsein geändert, wie das Unterneh-men die Themen angehe.

Auf digitale Transparenz setzen auch die Hersteller von Anlagen zum Blechum-formen. So gewährt zum Beispiel das Machine Mo-

nitoring System (MaMS) der Göppinger Schuler AG völlig neue Einblicke in Pressen: Der Anwender kann dank umfassender Anlagenüberwachung die Verfügbarkeit erhöhen, die Produktions- und Teilequa-lität verbessern und den Energiebedarf senken. Das MaMS gehört zum Smart Press Shop, in dem Schuler Lösungen zur Vernetzung in der Umformtechnik sam-melt. Darin werden Daten für intelligente Diagnose, Zustands-, Prozess- und Energieüberwachung so-wie Betriebsdatenerfas-sung zusammengeführt. So kann ein Unternehmen über MaMS Kennwerte und Daten aller Art sammeln und bewerten. Anlagenbe-treiber erhalten auf diese Weise eine Übersicht des Produktionsstatus und die Grundlage zur Berechnung der Gesamt-Anlageneffek-tivität (Overall Equipment Efficiency, OEE). Das Sys-tem erfasst und archiviert außerdem für jedes produ-zierte Teil alle für die Qua-lität wichtigen Daten (z.B. typische Prozessparameter wie Takt oder Festigkeit des umgeformten Werkstoffs). Das versetzt den Anwender in die Lage, den unter an-derem bei Sicherheitskom-ponenten für die Automo-bil- oder Flugzeugindustrie erforderlichen Nachweis – der Experte spricht von dokumentationspflichtigen Teilen – zu erbringen.