Sensoren und IoT-Geräte
Sensoren sind das Rückgrat der vorausschauenden Wartung. Sie sammeln Echtzeitdaten zu verschiedenen Parametern wie Temperatur, Vibration, Druck, Feuchtigkeit, Betriebszeiten und Distanzen. IoT-Geräte ermöglichen die nahtlose Übermittlung dieser Daten an zentrale Analysesysteme.
Art der Sensoren:
Schwingungssensoren: Werden zur Überwachung von Vibrationen in Motoren, Pumpen und anderen rotierenden Geräten verwendet. Schwankungen in den Schwingungsmustern weisen oft auf mechanische Probleme wie Ausrichtungsfehler oder Unwucht hin.
Thermische Sensoren: Messen Temperaturschwankungen in Maschinen. Überhitzung deutet oft auf Lagerausfälle oder Probleme mit der Schmierung hin.
Akustische Sensoren: Erfassen von Schallwellen, die von Maschinen erzeugt werden. Veränderungen in den akustischen Mustern können auf Fehler wie Risse oder Lecks hinweisen.
Optische Sensoren: Überwachen Lichtmuster und werden zur Erkennung von Oberflächenfehlern, Ausrichtungsproblemen und anderen visuellen Anomalien eingesetzt.
Datenerfassung und -speicherung
Die große Menge an Daten, die von Sensoren erfasst werden, muss in einem strukturierten Format gespeichert werden. Zu diesem Zweck werden häufig Cloud-Speicherlösungen eingesetzt, die Skalierbarkeit und einfachen Zugriff bieten.
SSI SCHÄFER nutzt Edge Devices, um die Echtzeitdaten auf Steuerungsebene abzugreifen und anschließend in das Computerized Maintenance Management System, das WAMAS Maintenance Center, zu übertragen.
Anreichern von Daten:
Vorverarbeitung: Von Sensoren erfasste Rohdaten werden durch Vorverarbeitungsschritte wie Filterung, Normalisierung und Transformation angereichert. Dadurch werden die Daten für Analysen und maschinelle Lernmodelle besser geeignet.
Verarbeitung in Echtzeit: Systeme, die Daten in Echtzeit verarbeiten können, liefern unmittelbare Erkenntnisse und ermöglichen ein rechtzeitiges Eingreifen.
Erweiterte Analytik und maschinelles Lernen
Die gesammelten Daten werden mithilfe fortschrittlicher Algorithmen und maschineller Lernmodelle analysiert. Diese Technologien können Muster und Korrelationen erkennen, die auf mögliche Geräteausfälle hinweisen.
Bei SSI SCHÄFER werden neben der individuellen Wartungshistorie, die über das WAMAS Maintenance Center zur Verfügung steht, auch globale Maschinendaten herangezogen. Auf dieser Basis lässt sich zum Beispiel abweichendes Verhalten in Form von Anomalien erkennen.
Die Rolle der Algorithmen:
Lineare Regression: Wird für die Vorhersage numerischer Werte auf der Grundlage historischer Daten verwendet.
Entscheidungsbäume: Werden für Klassifizierungsaufgaben und die Identifizierung von Fehlermustern eingesetzt.
Neuronale Netze: Effektiv für Deep-Learning-Aufgaben, besonders nützlich bei der Erkennung komplexer Muster und Anomalien.
Anomalie-Erkennung: Algorithmen, die speziell darauf ausgelegt sind, Abweichungen von "normalen" Betriebsparametern zu erkennen, die auf mögliche Probleme hinweisen.
Modelle für maschinelles Lernen:
Überwachtes Lernen: Ein Modell wird auf der Grundlage von markierten historischen Daten trainiert, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.
Verstärkungslernen: Modelle verbessern ihre Vorhersagen durch Versuch und Irrtum, indem sie aus ihren früheren Entscheidungen lernen.
Nicht überwachtes Lernen: Identifiziert verborgene Muster in nicht gekennzeichneten Daten, nützlich für die Erkennung von Anomalien und Clustering.
Benutzeroberfläche und Dashboards
Die aus der Datenanalyse gewonnenen Erkenntnisse werden auf benutzerfreundlichen Dashboards dargestellt. Diese Schnittstellen ermöglichen es den Wartungsteams, den Zustand der Anlagen zu überwachen und Warnungen über mögliche Probleme in Echtzeit zu erhalten.
Visualisierungswerkzeuge: Dashboards nutzen verschiedene Visualisierungstools wie Diagramme, Heatmaps und Trendlinien, um Daten intuitiv zu präsentieren.
Echtzeit-Warnungen: Sofortige Benachrichtigungen ermöglichen schnelle Reaktionen auf potenzielle Probleme und minimieren Ausfallzeiten.
