Smarte Zustandsüberwachung von Werkzeugmaschinen – via Industrial Edge oder On-Premise!

Im Kooperationsprojekt ModulFinger mit der Firma Seitec GmbH aus Thüringen entwickeln wir aktuell eine modular aufgebaute Fingerprinting App für die Zustandsüberwachung von NC-gesteuerten Werkzeugmaschinen. Dafür wird zuerst ein intelligenter Testzyklus vollautomatisch generiert. Anschließend wir er von der Werkzeugmaschine durchgeführt. Während des Testdurchlaufs werden dann alle relevanten Maschinen- und Betriebsdaten akquiriert. Darauf folgt ein standardisierter datenbasierter Auswertealgorithmus, welcher einen aktuellen Zustands-Fingerprint der Werkzeugmaschine ausgibt. Dadurch können Wartungen besser geplant und vorhergesagt, die Performance der Werkzeugmaschine gesteigert und Fertigungsausschuss reduziert werden. Zusätzlich besteht die Möglichkeit, einen ganz eigenen Zustands-Fingerprint für die Werkzeugmaschinen zu gestalten. Die geplante App wird in der SIEMENS Industrial Edge Umgebung oder als On-Premise Lösung zur Verfügung stehen.

Testzyklusgenerator, automatische Maschinendatenakquise und Erzeugung eines Fingerprints

Die geplante App wird die Funktionalität besitzen, für eine beliebige Werkzeugmaschine einen maschinenindividuellen Testzyklus zu generieren, diesen nach Bestätigung durchzuführen und dabei alle relevanten Maschinendaten, bspw. Achsströme, Positionsinformationen etc. hochfrequent zu akquirieren. Die gemessenen Maschinendaten werden nach einem standardisierten und datengetrieben Analyseverfahren automatisch ausgewertet und ein vergleichbarer Fingerprint mit relevanten KPI´s ausgegeben. Auf Basis der Ergebnisse lassen sich Handlungsvorschläge ableiten, um die Werkzeugmaschine stets mit einer hohen Performance einzusetzen.

Mit Algorithmus-Baukasten Ihren spezifischen Zustands-Fingerprint konfigurieren

Zusätzlich bietet die App Funktionen, um einen angepassten individuellen Zustands-Fingerpint für einzelne Werkzeugmaschinen zu konfigurieren. Dabei besteht die Möglichkeit sich am Algorithmus-Baukasten, in welchem eine Vielzahl datengetriebenen Analysemethoden zur Verfügung stehen, zu bedienen und eigene Untersuchungen und Analysen vorzunehmen.

Ihr Kontakt zur Smart Maintenance Community

Dieser Beitrag stellt ein konkretes Projekt der präventiven Instandhaltungsstrategie vor, welches in der Smart Maintenance Community umgesetzt wird. Die wichtigsten Eckdaten dieses Zusammenschlusses von derzeit 12 Fraunhofer-Instituten und eine Vorstellung der verschiedenen Level von Instandhaltungsstrategien lesen Sie in unserem Auftaktbeitrag zum Thema der Smart Maintenance Community hier. Für allgemeine Rückfragen bezüglich der Community steht Ihnen Herr Uwe Frieß gerne unter folgender Mailadresse zu Verfügung: uwe.friess@iwu.fraunhofer.de.

Über konkrete Anmerkungen oder Rückfragen zum Projekt ModulFinger freuen sich Herr Albrecht Hänel: albrecht.haenel@iwu.fraunhofer.de, Herr Eric Wenkler: eric.wenkler@iwu.fraunhofer.de, Herr Vasco Berl: Vasco.Alexander.Berl@iwu.fraunhofer.de und Herr Dr. Andreas Otto: andreas.otto@iwu.fraunhofer.de.

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