Maschinendaten sind die Basis für Predictive Maintenance und damit für eine insgesamt effizientere Produktion mit möglichst wenig ungeplanten Stillständen. Mit der Differenzstromüberwachung als Informationsbasis für Maschinenzustände funktioniert das Prinzip auch an elektrischen Anlagen. Die Doepke Schaltgeräte GmbH hat hierfür das smarte, modulare System e.Guard entwickelt. Herzstück ist die kundenspezifisch angepasste Hardware-Plattform Revolution Pi von KUNBUS.
Die Herausforderung: Aufwändige Verkabelung erschwert den Datenfluss für smarte Zustandsüberwachung
Differenzströme geben Aufschluss über den Zustand elektrischer Anlagen. Jede unerwartete Veränderung der in der Anlage auftretenden Differenzströme, kann ein Hinweis auf sich anbahnende Fehler oder Schäden sein, die ein Eingreifen erfordern. Das können mechanische Probleme, Verschleiß oder Störungen der Anschlüsse sein. Gerade für Stromspitzen und Lastabfälle muss die Abfrage sehr schnell erfolgen, was eine konventionelle Kommunikation, z. B. über Modbus nicht zuverlässig leisten kann. Die Module müssen nacheinander angesprochen werden, was den gesamten Informationsfluss verlangsamt. Beim Anfahren der Anlage gibt es immer einen sehr kurzen Ausschlag nach unten (low voltage). Ist dieser ungewöhnlich groß, deutet das auf Probleme hin, die bei einer langsamen Abfrage nicht erkannt werden. Auch andere Auffälligkeiten in Lastspitzen werden so häufig gar nicht bemerkt. Für die aufwändige Verkabelung im Schaltschrank ist außerdem rares und teures Fachpersonal nötig. Doepke berät und entwickelt seit fast 70 Jahren Fehlerstrom – und Differenzstromschutztechnik, die modernsten Anforderungen entspricht und den technologischen Wandel mitgestaltet. Das Ziel bei der Entwicklung von e.Guard war es, das Monitoring von Differenzströmen zu vereinfachen. Hierfür wird ein Gerät benötigt, das Daten zuverlässig und schnell erfasst, speichert und in die Cloud sendet.
Die Lösung: e.Guard erfasst Differenzströme zuverlässig und in kurzen Zyklen. Das Herzstück Revolution Pi bringt die Daten in jede gewünschte Form und in die Cloud
Mit e.Guard hat Doepke ein flexibles und modulares System entwickelt, das Daten schnell erfasst und über ein Gateway verteilt. e.Guard macht Differenzströme sichtbar und ermöglicht eine intelligente Zustandsüberwachung (Monitoring). Herzstück des Gateways ist der Revolution Pi als Kommunikationsschnittstelle zwischen dem e.Guard-Differenzstrommonitor und der Linux-basierten e.Guard-Software. RevPis werden hier als OEM-Gerät mit eigenem Design und individueller, vorinstallierter Software verwendet. Diese visualisiert die Differenzströme und dokumentiert deren Verläufe. Revolution Pi ist ein zuverlässiger Partner, wenn es darum geht, Daten zu erfassen und in die Cloud zu übertragen. Anwender wie Doepke profitieren von dem offenen Konzept ohne Vendor Lock-Ins, das dadurch problemlos in vorhandene Systeme zu integrieren ist. Eine eigene Hardware-Entwicklung ist somit nicht mehr nötig. Die individuelle Belaserung, Farbauswahl und das Aufspielen eines eigenen Software-Images sind Teil des OEM-Brand Labelings.
Revolution Pi basiert als offene, modulare Hardware-Plattform auf dem millionenfach bewährten Raspberry Pi Computer Module – eben ein industrieller Raspberry Pi. Das macht das Konzept für den industriellen Einsatz jenseits der Prototypen-Entwicklung nutzbar. Die Revolution Pi Familie besteht aus unterschiedlichen Basis- und Erweiterungsmodulen. Damit wird ein RevPi mit dem richtigen Setup zum IPC, zur PLC – oder eben auch zum Gateway. Aufgrund der vielseitigen Verwendungsmöglichkeiten eignet sich Revolution Pi hervorragend für individuelle, kundenspezifische Ausführungen wie Doepke sie für e.Guard nutzt.
Das Ergebnis: Zuverlässig und individuell automatisieren mit Revolution Pi
Mit Doepke e.Guard denken Anwender die Zustandsüberwachung ihre elektrischen Anlagen weiter:
Zum einen ermöglicht das intelligente Monitoring den Verzicht auf die wiederkehrende Isolationsprüfung nach DIN VDE 0105-100/A1. Darüber hinaus können die erhobenen Differenzstromdaten unter Einbeziehung von Methoden des Machine Learnings (ML) dafür genutzt werden, künftiges Verhalten der Anlage zu prognostizieren. Dadurch können Wartungen, Prüfungen und Reparaturen frühzeitiger geplant und gebündelt sowie sich anbahnende Schäden rechtzeitig erkannt und sogar verhindert werden.
Das wirkt sich auch günstig auf Versicherungskonditionen aus oder ermöglicht eine Versicherung überhaupt. Das intelligente Differenzstrommonitoring erhöht so die Anlagenverfügbarkeit und realisiert Predictive Maintenance in der elektrischen Anlage.
