Intelligente Lager für intelligente Maschinen

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SKF Insight: Ein Diagnosezentrum

Auf den ersten Blick bietet sich als Lösung eine einfache Erweiterung der Zustandsüberwachung an, beispielsweise durch Aufrüstung der Maschinen mit Sensorarrays zur Erfassung der Vitaldaten und anschließende Messdaten-Übertragung per WLAN an eine zentrale Stelle. SKF Insight ist eine deutlich effektivere Lösung. Das System erfasst und sendet Betriebsdaten direkt aus dem Inneren der Maschine und nutzt dazu eine zentrale Maschinenkomponente: das Lager.

SKF Insight macht aus einem einfachen Lager ein Diagnosezentrum. Möglich wird dies durch einen kleinen Funksensor, der die Prozessdaten in Echtzeit sendet und ohne Stromversorgung auskommt. Dadurch erweitern sich die Möglichkeiten der Zustandsüberwachung erheblich. Die 2013 in Hannover vorgestellte Technologie benötigte drei Jahre intensiver Forschung. Die Forscher mussten die Sensoren verkleinern, die lagerinterne Stromerzeugung zuverlässiger machen und die Sensoren und Elektronik wirksam gegen alle externen Einflüsse kapseln.

SKF Insight benötigt keine externe Stromversorgung

Bei der traditionellen Zustandsüberwachung werden Anzeichen für drohende Ausfälle frühzeitig durch Änderungen der Schwingungsmuster erkannt, die aus Änderungen in der Lageroberfläche resultieren. Das bedeutet jedoch, dass sich der Schaden bereits entwickelt hat. SKF Insight wartet nicht, bis sich der Lagerzustand verschlechtert, sondern erkennt Bedingungen, die zum Lagerausfall führen können, noch bevor sich diese Bedingungen manifestieren. Die Erkenntnisse stehen dem Bediener sofort zur Verfügung. Die integrierte Miniaturelektronik funkt die Prozessdaten an eine zentrale Stelle. Der erforderliche Strom wird aus der Lagerrotation gewonnen, eine externe Stromversorgung ist daher nicht erforderlich.

Keine störenden Kabel

Da es keinerlei Strom- oder Signalkabel gibt, hat das neue Verfahren praktisch keine Auswirkungen auf das Maschinendesign und kann auch dort eingesetzt werden, wo bislang kein Monitoring möglich war. So war es bisher nur schwer möglich, Signale aus einem rotierenden Getriebe herauszuführen, denn die erforderlichen Kabel hätten ein sehr komplexes Design erfordert. SKF Insight kann problemlos Messungen an rotierenden Wellen durchführen und die Messsignale funken. Wir entwickeln bereits Lösungen für Windenergieanlagen, Stahlwerke und ähnlich schwierige Umgebungen.

Nachlässigkeit und Fahrlässigkeit sind Hauptgründe für Ausfälle

Anlass für SKF Insight war die Erkenntnis, dass Lager bei normalen Betriebsbedingungen nur selten, z.B. durch Oberflächenermüdung, ausfallen. Weitaus häufigere Ausfallursachen sind Nachlässigkeit und Fahrlässigkeit, z.B. eine unzureichende Schmierung oder ein Betrieb außerhalb der Spezifikationen. Der integrierte SKF Insight Sensor misst Parameter, die für vorzeitige Lagerausfälle verantwortlich sind, z.B. die infolge von Schmierstoffverunreinigung erhöhte Betriebstemperatur, und erlaubt dem Bediener, die Störung im laufenden Betrieb zu beseitigen. Dadurch lassen sich teure, disruptive Ausfälle vermeiden, was die Betriebsmittelgesamtkosten reduziert und die Maschinenbetriebsdauer verlängert. Ingenieure können weitaus detailliertere Aufschlüsse darüber gewinnen, welche Ursachen sich wie stark auf die Lagergebrauchsdauer auswirken können.

Das Risiko frühzeitig erkennen

Durch den Einsatz von Sensoren direkt im Lager erkennt SKF Insight das Ausfallrisiko, noch bevor sich Schäden selbst auf mikroskopischer Ebene entwickeln können. SKF Algorithmen und Diagnoseverfahren können Betriebszyklusüberschreitungen, Schmierstoffverunreinigungen und Schmierungsprobleme erkennen, wodurch eine zielgerichtete Steuerung der Betriebsbedingungen und eine Schadensvermeidung möglich wird.

Durch die Integration von SKF Insight in die Betriebsmitteldiagnose und Lagerzustandsüberwachung können Informationen über die tatsächlichen Betriebsbedingungen via Cloud-Server für die Ferndiagnose bereitgestellt werden, wodurch Erkenntnisse über drohende Schäden und Ausfälle zur Verfügung stehen.

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