Eine Besonderheit ist die vollautomatisierte Schwingungsanalyse. Anders als übliche Schwingungsüberwachungssysteme benötigt Optime keine aufwändige Konfiguration, die Alarmschwellen müssen nicht manuell von einem Experten definiert werden, das System ist sofort einsatzbereit. Der Betreiber oder Instandhalter erhält die Maschinenstatus für alle überwachten Maschinen jeweils in den drei Stufen Suspect, Warning und Severe angezeigt. Darüber hinaus bietet das System Zugriff auf einige nach Norm berechnete KPI, z.B. RMS (low und high), ISO (velocity) oder Kurtosis (high). Mit zunehmender Betriebsdauer lernt Optime die spezifischen Eigenschaften der jeweiligen Maschine besser kennen: Die Analyse basiert auf einer Kombination aus automatisierten Funktionen – beispielsweise der Generierung dynamischer Schwellenwerte, aus Algorithmen für spezifische Schadenstypen und auch aus Machine-Learning-Funktionen. U.a. erkennt das System Wälzlagerschäden, Unwuchten, Fehlausrichtung, Kavitation bei Pumpen, Getriebeschäden und Schmierungsprobleme.
Da die Analyse ohne zusätzliches Drehzahlsignal realisiert wurde, ließen sich die Installations- und Hardwarekosten soweit reduzieren, dass das System auch für eine sehr große Anzahl an Messpunkten wirtschaftlich attraktiv ist.
Aggregierte Visualisierung der Ergebnisse
Um auch bei Hunderten von Messpunkten den Überblick zu behalten, bietet das CMS zunächst eine aggregierte Sicht auf die Analyse-Ergebnisse. Darunter finden sich mehrere Detaillierungsebenen bis zur einzelnen Maschine. Die Statusinformationen Suspect, Warning und Severe in der App zeigen auf einen Blick, wie es um die Maschinen in einer Produktion steht. Dem User wird angezeigt, welches Aggregat dringend überprüft werden muss oder an welchen Maschinen es beginnende Auffälligkeiten gibt. Mit weiteren Informationen darüber, um welche Schäden und Auffälligkeiten mit welcher Kritikalität für die Produktion es sich handelt, fällt es Instandhaltern leicht, rechtzeitig Maßnahmen zu ergreifen und einen Stillstand der Maschine oder Anlage abzuwenden. Im Zuge einer Smart-Factory-Potenzialanalyse für ihren Kunden KSB identifizierte die Managementberatung NEONEX Opti mierungschancen bei der Beschaffung der Lieferantendokumentation sowie der Erstellung von Unterlagen zur Qualitätsprüfung entlang der Supply-Chain. ‣ weiterlesen
Signifikante Ressourceneinsparung bei Pumpenhersteller KSB
NEONEX, Fabasoft Approve & KSB: „Win-win-win-Situation“ durch starke Partnerschaft
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Transparentes Kostenmodell
Dank der automatisierten Datenanalyse lassen sich die Kosten für die Zustandsüberwachung gering halten. Sie teilen sich auf in die Kosten für die Hardware und eine regelmäßige Gebühr für den digitalen Service. Dieses einfache und im Voraus kalkulierbare Abrechnungsmodell bewahrt Betreiber und Instandhalter vor unliebsamen finanziellen Überraschungen, wie sie bei anderen Konzepten durchaus vorkommen können – aktuell sind Abrechnungsmodelle mit einzelnen Kosten zur Hardware, Zubehör, Inbetriebnahme, Datenübertragung, Parametrierung, Analyse und Handlungsempfehlungen noch Standard. Bei der Lösung von Schaeffler belaufen sich die Kosten über den typischen Lebenszyklus eines Sensors in Summe auf wenige Cent pro Tag. Dr. Philipp Jussen bringt es folgendermaßen auf den Punkt: „Der Kunde weiß genau, zu welchem Preis er einen auf Experten-Niveau bewerteten Maschinenzustand und eine Handlungsempfehlung als Komplettlösung erhält. Damit unterscheidet sich die Lösung von Schaeffler signifikant von Service-Angeboten vieler Instandhaltungsunternehmen, deren Geschäftsmodell auf dem Einsatz ihrer spezialisierten Fachkräfte beruht. In Kombination mit dem sehr geringen Installationsaufwand und der schnellen Inbetriebnahme wird die Zustandsüberwachung von sehr vielen Maschinen- und Aggregaten in Produktionsanlagen, die bislang nicht wirtschaftlich zustandsüberwacht werden konnten, nun realisierbar.“
www.schaeffler.de
