Virtuelle Techniken im Service bei Arnold Umformtechnik

In traditionellen Instandhaltungsstrategien wird oftmals ausschließlich auf festgelegte, zeitbasierte Wartungsintervalle zurückgegriffen, was dazu führt, dass notwendige Wartungsarbeiten entweder zu früh oder zu spät durchgeführt werden. Dies resultiert in unnötigen Kosten, unplanmäßigen Stillständen und einer ineffizienten Nutzung von Ressourcen. Insbesondere in komplexen Produktionsumgebungen, in denen Maschinen über lange Betriebszeiten hinweg vielfältigen Beanspruchungen ausgesetzt sind, ist die rein reaktive oder vorbeugende Wartung nicht ausreichend, um den tatsächlichen Zustand der Anlagen präzise zu erfassen. Darüber hinaus erschwert der Einsatz von veralteter Technologie in älteren Anlagen die Integration in moderne digitale Überwachungssysteme, was den transparenten Überblick über den Anlagenzustand und die rechtzeitige Erkennung von Verschleiß oder Fehlern erheblich einschränkt.

Die vorgestellte Lösung basiert auf dem Einsatz eines intelligenten Condition-Monitoring-Systems, das durch den Einsatz von IoT-Sensoren den kontinuierlichen Zustand der Maschinen und Anlagen erfasst und die gesammelten Daten in Echtzeit an eine zentrale digitale Plattform überträgt. Mithilfe dieser Daten wird ein digitaler Zwilling erstellt, der das physische Verhalten der Anlage exakt widerspiegelt und auf dessen Grundlage prädiktive Wartungsalgorithmen arbeiten können. Durch die Analyse von Betriebsdaten und die Simulation von Verschleißmustern können potenzielle Störungs- und Ausfallzeiten frühzeitig identifiziert und gezielte Wartungsmaßnahmen geplant werden, bevor es zu einem tatsächlichen Ausfall kommt. Zudem ermöglicht der digitale Retrofit älteren Anlagen, durch nachgerüstete Sensorik und IoT-Gateways in das moderne Instandhaltungs-Ökosystem eingebunden zu werden, sodass auch diese Anlagen von den Vorteilen der vorausschauenden Instandhaltung profitieren können. Die Kombination aus Echtzeit-Daten, intelligenten Algorithmen und digitalen Modellen führt zu einer signifikanten Reduzierung ungeplanter Stillstände, optimiert den Ressourceneinsatz und verlängert die Lebensdauer der Anlagen.

Die Umsetzung eines solchen digitalen Instandhaltungskonzepts erfordert ein interdisziplinäres Kompetenzspektrum. Zum einen sind fundierte Kenntnisse in der IT und Netzwerktechnologie notwendig, um die Datenkommunikation zwischen den Sensoren, IoT-Gateways und der zentralen Überwachungsplattform sicherzustellen. Zum anderen ist Expertise in der Datenanalyse und im Machine Learning erforderlich, um aus den gesammelten Echtzeitdaten verlässliche Vorhersagen über den Zustand der Anlagen ableiten zu können. Darüber hinaus spielt die Entwicklung und Pflege von digitalen Zwillingen, also der Simulation realer Maschinenprozesse in einem digitalen Modell, eine zentrale Rolle, weshalb Erfahrungen im Bereich der Simulationstechnologien und des modellbasierten Systems Engineerings unabdingbar sind. Schließlich ist es essenziell, Kenntnisse im Bereich des digitalen Retrofits zu besitzen, um bestehende Anlagen kompatibel mit modernen IT-Systemen nachzurüsten und nahtlos in das übergeordnete Monitoring-System zu integrieren.