Maschinen- und Anlagenüberwachung

Schäden antizipieren, Instandhaltung optimieren

Mit IoT und Predictive Maintenance fördern wir nachhaltige Wartung in der Industrie

Nur durch neue Technik kann die Industrie zukünftig mehr Tätigkeiten mit weniger Menschen durchführen, Verschwendung vermeiden, und noch präziser arbeiten und berichten.  

Vorausschauende Wartung, englisch Predictive Maintenance ist eine dieser entscheidenden Techniken. Hiermit lassen sich ungeplante Produktionsstopps um bis zu 50% reduzieren. Gleichzeitig ermöglicht vorausschauende Wartung längere Anlagenlaufzeiten und reduziert dadurch die Kapitalbindung um ca. 5% 1. Das bedeutet eine drastische Kostensenkung im Unternehmen bei gleichbleibender oder sogar steigender Qualität. 

Vorausschauende Wartung war vor kurzer Zeit noch sehr teuer und kaum an bestehenden Anlagen nachzurüsten. Das hat sich in den letzten Jahren durch den schnellen Fortschritt der Sensorik und der Funktechnologie geändert.  

Neben der Anomalieerkennung und Benachrichtigung der Instandhaltungsleiter*innen ist eine ganz neue Entwicklung die tatsächliche Vorhersage von Schäden: Dank fortschrittlicher Vibrations- und Ultraschallanalysen werden potenzielle Probleme jetzt frühzeitig erkannt. 

Außerdem werden die Daten nun durch sichere Funktechnik übertragen. Der Aufbau einer großen Netzwerkinfrastruktur und Verkabelung von Maschinen entfällt somit.  

Unsere Kunden

Stammen unter anderem aus dem Bereich der Fertigungs- und Stahlindustrie in der Automobilbranche und im Bereich der Draht- und Bandstahlproduktion. 

01. Ansatz

Unsere Herangehensweise

Unser Ansatz bei KIOTERA ist es, zunächst die relevanten Maschinen und Sensorinstallationspunkte zu identifizieren. Wir definieren die besten Standorte für IoT-Gateways und konfigurieren Sensoren und Gateways vorab, sodass der Kunde sie nur noch installieren muss. 

02. Projektablauf

Aufgaben, Ziele und Herausforderungen

Wichtige Maschinen identifizieren

Wir fokussieren uns im ersten Schritt auf wichtige Maschinen, die bei Ausfall einen Engpass in der Produktion bedeuten. Durch das Erlernen der normalen Vibrationen der Maschinen erkennen die eingesetzten Sensoren frühzeitig Abweichungen und Probleme. Die Installation von Sensoren an diesen kritischen Punkten im Produktionsprozess zeigt schnell Mehrwerte der Technik, denn die rechtzeitige Instandsetzung verhindert Produktionsausfälle und erhöht die Anlagenverfügbarkeit. 

Maschine und Sensor lernen sich kennen 

Die eingesetzten Sensoren in Kombination mit dem Model auf der IoT Plattform sind so trainiert, dass sie die Betriebsmuster jeder Maschine erkennen – von Warmlaufphasen, über Hochlaufphasen, den Betriebsphasen bis hin zu den Ruhephasen. In Phase 1 werden also hauptsächlich Betriebszustände (Produktion, Stillstand, Störung etc.) anhand von Schwingungs- und Ultraschalldaten identifiziert. Damit erfolgt die Ableitung von Betriebsmustern der einzelnen Aggregate dem Antrieb, Vorschub und den Spindeln, um Betriebszustände wie Rüstzeiten, Leerfahrten, Testfahrten sowie Anfahr- und Abfahrzeiten zu erkennen.  

Jede Maschine ist anders 

In der zweiten Phase werden Belastungsmuster der einzelnen Aggregate überwacht. Wir erkennen Lastwechsel, Resonanzen sowie Störungen und Defekte und leiten daraus Handlungsempfehlungen ab. Der Algorithmus sagt die potenziell möglichen Schäden mit hoher Wahrscheinlichkeit voraus. Diese Informationen werden übersichtlich auf einem einzigen Dashboard für jede Maschine dargestellt. 

03. Fazit

Die Ergebnisse

Nach Abschluss der Lernphase und der Feineinstellung erkennen die Sensoren kritische Zustände mit hoher Genauigkeit. Weitere Vorteile sind geringere Instandhaltungskosten, reduzierte Folgeschäden, verbesserte Produktqualität durch Früherkennung und weniger Abfall. Dies hrt zu einer optimierten Wartungsplanung und verhindert unnötige Stillsnde, wodurch Produktionslinien effizienter und kosteneffektiver betrieben werden.   

Ein System

1

Anwendungsfälle integriert

10

Jahre partnerschaftliche Zusammenarbeit

3

Unser Ansatz geht zu 120% auf

Durch unser tiefes Verständnis für die spezifischen Anforderungen jeder Maschine und Anlage, gepaart mit fortschrittlicher Sensorik und Datenanalyse, sorgen wir bei KIOTERA dafür, dass unsere Kunden stets einen Schritt voraus sind. Wir legen großen Wert auf Interoperabilität, um eine nahtlose Integration in bestehende Systeme zu gewährleisten. Unsere durchdachte IoT-Architektur und die ganzheitliche Begleitung der Kunden – von der Ideenfindung über die Umsetzung bis hin zum Betrieb – sorgen für eine reibungslose Eingliederung in die Geschäftsprozesse und eine Steigerung der betrieblichen Effizienz. 

Use Cases

Weitere IoT-Anwendungsfälle

Schauen Sie auch in unsere anderen Lösungen herein. 

27

Mitarbeitende

100

erfolgreiche Projekte

Referenzen