Im Maschinen- und Anlagenbau reißt normalerweise mit Auslieferung des Produktes an den Kunden der Informationsfaden zum hergestellten Erzeugnis. In der Regel nimmt der Betreiber erst im Servicefall wieder Kontakt zum Hersteller auf. Dem lagen meist keine Daten zur zwischenzeitlichen Verwendung vor. Das wird problematisch, wenn nur durch umständliche und aufwendige Fehleranalyse eine Einschätzung des Problems getroffen werden kann, die zu falschen Diagnosen führen kann.
Keiner will den Stillstand
Auch wenn unerwartete Störungen während der Produktion auftreten und sogar die Anlagen stillstehen – was Produktionsausfälle und oft hohe Kosten bei Betreibern verursacht – sind Anlagenhersteller gefragt, schnell zu unterstützen. Das geht mit rechtzeitigen Ersatzteilbestellungen des Kunden einher, die häufig zu spät getätigt werden und Teile somit nicht rechtzeitig geliefert werden können. Ergänzend dazu ist nicht transparent, ob die Maschine richtig bedient wird oder durch Unwissenheit die Funktionsfähigkeit beeinträchtigt ist.
Digitales Abbild
Doch wie kann der digitale Zwilling an dieser Stelle unterstützen? Ziel des digitalen Abbildes einer Anlage ist es, über den gesamten Lebenszyklus anfallende Informationen zu bündeln und zur Verfügung zu stellen. Neben den Daten aus dem Herstellprozess, welche in der Regel in den ERP-, CAD- und PLM-Systemen zur Verfügung stehen, zeichnet den digitalen Zwilling ab einer gewissen Ausbaustufe auch die Erfassung von Echtzeit- und Verlaufsdaten aus dem Betrieb aus.
Condition Monitoring von Anlagen im Feld
Heute stehen den Maschinen- und Anlagenhersteller meistens keine Echtzeitbetriebsdaten der produzierten Maschinen zur Verfügung. Dabei wäre das ein wesentlicher Hebel für sie, anhand solcher Daten Prozessabweichungen zu erkennen, die unter Umständen erst nach mehreren Tagen im Produktivbetrieb wirksam werden. Somit ist die Erfassung von Zuständen und relevanten Prozessparametern ein schnell erzielbarer Erfolg für den Hersteller, der Servicefälle wesentlich reduzieren könnte. Durch die Analyse dabei entstehender Basisdaten können Trends erkannt und sogar Ausfälle vorhergesagt werden. Somit bildet das Condition Monitoring die Grundlage für die darauf aufbauende vorausschauende Instandhaltung.
