Erhöhung der Verfügbarkeit und Vermeidung von Stillstandszeiten durch Analysen und Prognosen im laufenden Betrieb

Condition Monitoring Systeme ermöglichen es den technischen „Gesundheits- und Betriebszustand“ von Anlagen, Systemen oder Gebäuden kontinuierlich und zuverlässig zu überwachen. Ziel ist die Absicherung des Produktionshochlaufs, die Produktionsüberwachung im laufenden Betrieb und die Verhinderung von Ausfällen, z.B. aufgrund von Komponentenverschleiß, durch eine zustandsabhängige Instandhaltung und durch die Analyse von Fehlern und Ursachen bzw. durch die Nutzung von Vorhersagen als Entscheidungsgrundlage für Maßnahmen.

Das Problem heute: Verschleißquellen und -indikatoren werden oft erst im Nachhinein identifiziert, wenn die Stillstände bereits unvermeidlich sind und die Kosten entstanden sind.

Erhöhung der Verfügbarkeit und Vermeidung von Stillstandszeiten durch Analysen und Prognosen im laufenden Betrieb

Condition Monitoring Systeme ermöglichen es den technischen „Gesundheits- und Betriebszustand“ von Anlagen, Systemen oder Gebäuden kontinuierlich und zuverlässig zu überwachen. Ziel ist die Absicherung des Produktionshochlaufs, die Produktionsüberwachung im laufenden Betrieb und die Verhinderung von Ausfällen, z.B. aufgrund von Komponentenverschleiß, durch eine zustandsabhängige Instandhaltung und durch die Analyse von Fehlern und Ursachen bzw. durch die Nutzung von Vorhersagen als Entscheidungsgrundlage für Maßnahmen.

Das Problem heute: Verschleißquellen und -indikatoren werden oft erst im Nachhinein identifiziert, wenn die Stillstände bereits unvermeidlich sind und die Kosten entstanden sind.

ASCon kombiniert die Digital Twin Technologie mit Predictive Analytics

Mit dem Condition Monitoring Assistant können Sie die wesentlichen Prozessparameter im Kontext Ihres Gesamtsystems kontinuierlich überwachen und analysieren – und damit potenzielle Probleme bereits vor deren Entstehung vorhersehen. Der Digitale Zwilling befähigt Unternehmen zu einer datengetriebenen, KI-gestützten vorausschauenden Analyse der anlagenbezogenen Parametergrenzen und unterstützt den Anwender bei der Diagnose und Entscheidungsfindung.

Daten
erfassen

Signale, Parameter und Informationen werden in einem gesamtheitlichen Datenkontext erfasst und bilden eine „smarte“ Datenbasis.

Daten
analysieren

Analyse von live- und historischen Daten von Maschinen, Sensoren, ERP-, MES-, APS- und Qualitäts-Systemen, um Muster zu erkennen.

Risiken
erkennen

Vorhersage von Ausfallrisiken durch Überwachung von Prozess-, Produkt- und Anlagenbedingungen, die zuvor zu Fehlern geführt haben.

Teams
alamieren

Benachrichtigung von Verantwortlichen über auftretende Qualitätsmängel mit Vorlaufzeit, um Probleme proaktiv zu lösen.

Anlagen-Betriebsmessungen

  • Visuelle Darstellung des Gesamtanlagenzustands im Kontext (Umgebung, Produkt, Anlage/Ressource, Prozess) mit Parameterüberwachung
  • Anzeige angebundener Anlagen-Parameter inkl. jeweiliger Normwertbereiche
  • Ermittlung von Parameter-Anomalien, die z.B. zu einem Anlagenstillstand führen
  • Anwendung unterschiedlicher KI-Analysen, z.B. Früherkennung schleichender Abweichungen
  • Vorschlag von Maßnahmen zur Fehlerbehebung

Vernetzung von Anlage, Produkt, Prozess und Umgebung

Über den datenbasierten Lösungsansatz des Digitalen Zwillings werden zunächst alle relevanten Parameter, Sensoren und Umgebungsdaten in einem semantischen Modell erfasst und standardisiert. Neben der Online-Datenerfassung aus bestehenden IT-Systemen sind auch Offline-Datenquellen relevant, wie beispielsweise Instandhaltungsmeldungen aus nachgelagerten Prozessen. Condition Monitoring-Systeme arbeiten mit Sensoren, die typischerweise Messgrößen wie Temperatur, Geschwindigkeit, Füllstände, Schwingungen, Vibrationen und weitere Werte aufnehmen. Für eine umfassende Analyse kann es notwendig sein, zunächst die bestehenden Assets in der Fabrik/im Gebäude mit der passenden Sensorik auszustatten bzw. nachzurüsten, die Aufschluss über den Zustand einer Maschine oder Komponente geben kann – Stichwort: Retrofit. Alle Daten werden im Digitalen Zwilling vernetzt, harmonisiert und anschließend für Datenspeicherung, Analysefunktionen und zur Entscheidungsaufbereitung bzw. Visualisierungen für die Anwender bereitgestellt.

Digitaler Zwilling: Ausgangspunkt für innovative Predictive Maintenance Lösungen

Durch Digitalisierung (z.B. Retrofit) und den Einsatz der Digital Twin Technologie werden die Voraussetzungen für die vorausschauende Wartung geschaffen. Instandhaltungsprozesse profitieren dabei deutlich vom Konzept des digitalen Zwillings: Zustände und Betriebsparameter werden über längere Zeit in der Digitalen Akte persistiert und stehen damit für instandhaltungs-relevante Entscheidungen auch historisiert zur Verfügung.

Das Condition Monitoring im Digitalen Zwilling ist der Einstieg für weitere Ausbaustufen in Richtung intelligente Instandhaltung mit Predictive Maintenance und Smart Data Analytics.

Haben Sie Fragen oder haben Sie Interesse an einer Produktdemonstration?

Ihr Ansprechpartner

Tilo Geisel
Tech Sales Manager

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