Prozessgrößen überwachen und drohende Ausfälle frühzeitig erkennen
Ziel des Projekts
Die Förderpumpe ist in vielen Anlagen eine zentrale Komponente. Sie stellt sicher, dass Flüssigkeiten durch die gesamte Anlage gefördert werden. Ein Schaden an dieser Pumpe hat den Ausfall der kompletten Anlage zur Folge – ein Zustand, der absolut zu vermeiden ist.
Im konkreten Fall wird die Pumpe in verschiedenen Drehzahlbereichen betrieben, was eine statische Überwachung erschwert. Hier kann man sich Künstliche Intelligenz gezielt zunutze machen: KI simplifiziert die Überwachung der Pumpe und steigert gleichzeitig die Effizienz des gesamten Prozesses. Prozessabweichungen (Anomalien) werden frühzeitig erkannt und Ausfallzeiten minimiert.
Business Case
Vermeidung ungeplanter
Stillstände
frühzeitige Erkennung
beginnender Schädigungen
Einrichtung ohne
Spezialist möglich
Durchschnittlich erreichen Kunden:
8 h
Einsparung an Arbeitsstunden
durch einfache Konfiguration
1.300 €
geringere
Integrationskosten
15.000 €
Kostenersparnis durch Verhinderung
eines Komplettschadens
Erfolgreiche Digitalisierung einer Förderpumpe
Ohne Änderungen oder Eingriffe an der SPS oder Software vornehmen zu müssen, kann eine Förderpumpe mit der Softwarelösung moneo erfolgreich digitalisiert werden. Kritische Prozessgrößen werden, dank der intelligenten Pumpenüberwachung, im laufenden Produktionsprozess aufgezeichnet.
Durch die Sammlung und Strukturierung der Daten wird der Prozess transparenter und zeigt damit verbundene Optimierungspotentiale auf. Bei Abweichungen vom vorgegebenen Prozess gibt moneo frühzeitig Warnungen und Alarme aus. Dies ermöglicht eine schnelle Reaktion auf sich verändernde Parameter. Stillstandszeiten verringern sich und die Instandhaltung kann zielgenauer geplant und durchgeführt werden. Alle Maßnahmen erhöhen zudem die Prozess- sowie Produktqualität und steigern gleichzeitig die Anlagenverfügbarkeit.
Zusätzlich sind die Tools in moneo einfach zu bedienen und bieten eine umfassende Visualisierung des gesamten Prozesses, sodass alle Maschinen und Anlagen stets im Überblick behalten werden.
- ✓ Einfach – da ohne Data Science Experte bedienbar
- ✓ Komfortabel – durch eine automatisierte Datenaufbereitung
- ✓Intelligent – weil KI clever genutzt wird
- ✓Zuverlässig – zustandsorientierte Überwachung
- ✓Individuell – individualisierbare Grenzwerte für Warnungen und Alarme
Nutzenversprechen
- ✓ Maschinenverfügbarkeit
Wie man eine Pumpe intelligent überwacht
Um eine intelligente Überwachung einer Förderpumpe zu ermöglichen, müssen zunächst kritische Prozessgrößen identifiziert werden. Diese Messgrößen können über die entsprechende Sensorik an der Pumpe aufgezeichnet werden. Dazu gehören Messgrößen wie Durchfluss, Drehzahl, Druck, Temperatur und Schwingung. Bisher wurden Pumpen in Bezug auf Schwingung und Drehzahl nicht oder nur sehr eingeschränkt überwacht – denn es konnten bestenfalls nur statische Prozessgrößen erfasst werden. Auch sind Monitoring- und Visualisierungssysteme wie moneo häufig nicht installiert, über die eine Überwachung des Prozesses erfolgen könnte.
Die Folge: Keine Transparenz – keine Überwachung – keine Alarme. Und das bedeutet im Zweifel den kompletten Ausfall einer Anlage, obwohl der Schaden an der Pumpe vorhersehbar gewesen wäre.
Genau hier kommt KI ins Spiel: Die Aufzeichnung kritischer Messgrößen bildet die Datenbasis, anhand derer man in der Software den Normalzustand definiert. Auf dieser Grundlage werden dann KI-gestützt Modelle trainiert, die eine Überwachung unabhängig vom Betriebszustand – im konkreten Fall: unabhängig vom Drehzahlbereich – ermöglichen. Abweichungen vom Normalzustand werden von der Software erkannt und als Alarm gemeldet.
Simulationsvideo moneo
Vorteile einer KI-gestützten Überwachung
Künstliche Intelligenz ermöglicht eine dynamische Überwachung komplexer Maschinen- und Produktionsprozesse. Der KI-gestützte Assistent moneo SmartLimitWatcher beobachtet kritische Prozesswerte und sendet bei Abweichungen von Grenzwerten frühzeitig Alarme. Je nach Anforderung können individuelle Parameter wie auch die Sensitivität bei Abweichungen festgelegt werden. Durch das genaue Aufzeichnen der anfallenden Daten können dynamische Grenzwerte in den unterschiedlichen Betriebszuständen der Pumpe beobachtet und ausgewertet werden.
Die Bedienung des Tools ist einfach und intuitiv aufgebaut, sodass kein DataScience-Expertenwissen notwendig ist.
Automatisierte Instandhaltung für Pumpen
Die Komplettlösung mit ifm Sensorik und moneo Software bietet zahlreiche Möglichkeiten und Schnittstellen, die dabei unterstützen Prozesse zu automatisieren und damit den gesamten Supply Chain Prozess zu verbessern. In moneo verarbeitete Daten können durch unterschiedliche Protokolle ausgeleitet werden. So ist es möglich Daten via MQTT oder OPC UA in einem Drittsystem zu verwenden oder direkt über eine bestimmte Verbindung Daten nach AWS, Azure oder SAP zu übermitteln.
Zusätzlich ist durch die Integration der ifm eigenen Schnittstelle SFI (Shop Floor Integration), eine direkte Anbindung an SAP möglich. Als On-Premises Lösung bietet die Schnittstelle, zwischen der Produktions- und der Geschäftsebene, die Möglichkeit bei Warnmeldungen entsprechende Folgeprozesse automatisiert anzustoßen.
Bei Überschreitung der dynamischen Grenzwerte einer Pumpe bekommt beispielsweise der Instandhalter über SAP eine Benachrichtigung zugesendet. Automatisiert können aber auch konkrete Schritte, wie Wartung und Austausch, als auch Bestellungen ausgesendet werden.
Dank der zustandsorientierten Wartung Ihrer Pumpe und den automatisierten Prozessen sparen Sie hohe Kosten in Ihrer Produktion und Ihre Maschinenverfügbarkeit steigert sich.
- ✓ moneo
MQTT oder OPC UA → AWS, Azure, SAP - ✓ SAP Integration
SFI (Shop Floor Integration) → SAP PM - ✓ Alarm
E-Mailbenachrichtigung (Grenzwert) - ✓ Ersatzteil
automatische Bestellung durch SAP - ✓ Cloud
- Pumpenüberwachung in der Cloud möglich (wenn Künstliche Intelligenz keine Anwendung findet)
Diese Lösung ist aktuell On-Premises möglich, wenn Künstliche Intelligenz eingesetzt wird. Zusätzlich ist eine Anbindung an die moneo Cloud möglich, wenn Künstliche Intelligenz keine Anwendung findet.
So installiert man eine zustandsbasierte Pumpenüberwachung
Um die kritischen Prozessgrößen an einer Förderpumpe zu erfassen, müssen diese zunächst identifiziert werden. Mithilfe von entsprechender IO-Link Sensorik der ifm können diese Daten an der Pumpe aufgezeichnet werden. Die IO-Link Master sind über ein internes, gesichertes Netzwerk (VLAN) mit dem Server verbunden. Die verwendete Sensorik ist jeweils an einem IO-Link Master angeschlossen.
Messgrößen wie Durchfluss, Drehzahl, Druck, Temperatur und Schwingungsdaten werden erfasst. Über die Datenaufzeichnung des Normalzustands wird ein Modell angelegt, das eine Überwachung unabhängig vom Betriebszustand ermöglicht und somit Abweichung vom Normalzustand detektiert. Die IIoT-Plattform moneo übernimmt die Datenaufzeichnung und Visualisierung. Um die dynamischen Prozesswerte zu analysieren und frühzeitig Abweichungen einer kritischen Prozessgröße automatisch zu erkennen, wird der moneo SmartLimitWatcher eingesetzt. Die gespeicherten Daten werden analysiert und ein entsprechendes Modell berechnet.
Pumpen können in verschiedenen Betriebszuständen arbeiten (z. B. Last- oder Leerlauf). In diesen Zuständen sind jeweils unterschiedliche Grenzwerte zulässig. Der moneo SmartLimitWatcher setzt hier dynamisch Grenzwerte. Bewegen sich Prozesswerte außerhalb eines bestimmten Bereiches, werden entsprechende Warnungen oder Alarme ausgegeben.
Der moneo SmartLimitWatcher überwacht permanent die Zielvariable (z. B. Temperatur, Durchfluss, Vibration oder Stromaufnahme) in Bezug auf die Produktionsqualität, die Effizienz oder den Anlagenzustand. Nach einer Anlernphase übernimmt dieses Modell die Überwachung der Pumpe und meldet Abweichungen vom Normalzustand.
Die Überwachung der Zielvariablen, in diesem Fall der Durchfluss, erfolgt mit Hilfe des moneo SmartLimitWatchers. Hierzu werden zur Überwachung die sogenannten Hilfsvariablen (Drehzahl, Pumpendruck, Schwingungsdaten) genutzt. Diese beschreiben das Verhalten des Durchflusses in verschiedenen Betriebszuständen, so erhöhen sich z. B. Drehzahl und Pumpendruck mit steigendem Durchfluss.
Systemaufbau
- IO-Link Master (VLAN)
- IO-Link Druchflusssensor
- IO-Link Drehzahlmesser
- IO-Link Drucksensor
- IO-Link Temperatursensor
- IO-Link Schwingungssensor
- ✓ Analyse und Modellberechnung
- ✓ Historiendaten
- ✓ Visualisierung
- ✓ Überwachung
- ✓ Alarmfunktion
- ✓Automatischer Erkennung von Abweichungen vom Normalzustand
- ✓ Grenzwertverletzungen per SFI an SAP
Text vom Original übernommen – ifm
