Smarte Sensoren pushen Industrie 4.0
Smart vernetzt: Intelligente Sensoren überwachen und optimieren Industrieprozesse 4.0
Der aktuell größte Treiber für Innovationen ist die Informationstechnologie. Schon heute kommunizieren moderne Produktionssysteme mit ihrer Umgebung und organisieren sich selbst: Industrie 4.0 ist auf dem Vormarsch. Cyber-physikalische Systeme (CMS) sind die stillen Helden dieser Entwicklung. Prognosen besagen, dass sie die weltweite Produktion bestimmen werden. Dabei sorgen intelligente Sensoren zur Überwachung und Regelung von Produktionsprozessen dafür, dass vernetzte, autonome Arbeitsprozesse zuverlässig ablaufen. Wissenschaftler des Fraunhofer-Instituts für Betriebsfestigkeit und Systemzuverlässigkeit LBF haben diese Technologien im Rahmen des Projekts „ImProcess4.0“ genutzt und ein auf intelligenten Sensorknoten basierendes Überwachungs- und Optimierungssystem für Mischverfahren mit Doppelschneckenextrudern entwickelt. Das Ergebnis: Schäden werden früher erkannt, der Verschleiß reduziert und Wartungs- sowie Reparaturtermine optimiert.
Das von Wissenschaftlern des Fraunhofer LBF am Beispiel eines Doppelschneckenextruders entwickelte Überwachungs- und Optimierungssystem besteht aus intelligenten Sensoren mit integrierter Sensordatenvorverarbeitung sowie einem multifunktionalen Gateway zur Datenaufbereitung und Prozessrückwirkung.
© 2018 Fraunhofer Institut LBF
„Cyber-Physikalische Systeme vernetzen und koordinieren. Das schafft völlig neue Anwendungsmöglichkeiten, stellt aber Entwickler vor neue Herausforderungen, die große Komplexität und Heterogenität beherrschbar zu machen“, erklärt Dr. Christian Beinert, Abteilungsleiter Kunststoffverarbeitung und Bauteilauslegung im Fraunhofer LBF. Das Institut kann Unternehmen bei der Zustandsüberwachung oder Wartungsplanung mit dem neu entwickelten Überwachungssystem unterstützen. Gemeinsam mit Herstellern und Anwendern von Maschinen und Anlagen können die Experten des Fraunhofer LBF das modulare, anpassungsfähige System flexibel auf unterschiedliche Prozesse und Maschinen in Unternehmen übertragen. Dabei erleichtert die Vernetzung der Daten über einen Datenpool die Statusüberwachung für die jeweilige spezifische Anwendung über alle Maschinen und Operationen hinweg. „Durch die Kombination vorhandener Daten aus der Maschinensteuerung mit ausgewählten, zusätzlich erfassten Sensordaten können wir kritische Betriebszustände oder Materialschwankungen erkennen und Fehlchargen oder Maschinenausfälle minimieren“, so Dr. Beinert.
Das am Beispiel eines Doppelschneckenextruders entwickelte Überwachungs- und Optimierungssystem besteht aus intelligenten Sensoren mit integrierter Sensordatenvorverarbeitung sowie einem multifunktionalen Gateway zur Datenaufbereitung und Prozessrückwirkung. Im Rahmen des Forschungsprojektes „ImProcess4.0“ identifizierten die Forscher zunächst geeignete Sensorarten und Auswertungsverfahren, die ungünstige Maschinenzustände eines Extruders, wie beispielsweise Verschleißzustände, erkennen sowie Eingriffsmöglichkeiten in die Prozesssteuerung. Daraus leiteten sie Anforderungen an die Konfiguration der intelligenten Sensorknoten ab und definierten eine Systemarchitektur, Anwenderschnittstellen, Datenprotokolle und Datenformate. Über standardisierte Schnittstellen soll eine einfache, nachträgliche Integration in bestehende Unternehmensnetzwerke ermöglicht werden (Retro-fitting).
Darüber hinaus setzten die Darmstädter Forscher eine Signalvorverarbeitung um, mit der sich Messdaten bereits im Sensorknoten reduzieren lassen. Über ein multifunktionales Gateway werden die vorausgewerteten Sensordaten gesammelt, verarbeitet und einerseits über einen Datenpool als Information zur Verfügung gestellt. Andererseits werden die Daten zur Identifikation von Schädigungen mit ermittelten Datenkollektiven abgeglichen.
Nicht messbare Prozessdaten lassen sich in dem neuen System modellbasiert berechnen. Um kritische Systemzustände zu vermeiden und den Verschleiß zu reduzieren, sorgen Optimierungsalgorithmen für eine direkte zustandsbasierte Rückwirkung auf die Prozesssteuerung. Dank des modularen Aufbaus der entwickelten Sensorknoten lassen sich diese flexibel auf verschiedene Produktions- oder Arbeitsprozesse anpassen. Basierend auf definierten Zielanforderungen werden Prozesse autonom optimiert und Folgeprozesse in die Betrachtung integriert. Die Sensordateninformation können in einem Datenpool, etwa für einen Cloud Dienst, bereitgestellt werden. Damit bietet das Fraunhofer LBF Unternehmen eine universelle Grundlage für Angebote beispielsweise zur Zustandsüberwachung oder Wartungsplanung.
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