Roboter im Wandel

Effizienzsteigerung beginnt mit der Analyse von Produktionsdaten. Selbst die fortschrittlichsten Robotersysteme können ihr volles Potenzial nur dann entfalten, wenn sie kontinuierlich überwacht werden. Oft bleiben Ausfallzeiten unbemerkt oder ineffiziente Betriebsweisen werden zu spät erkannt. Genau hier setzt das Condition Monitoring an. Durch die Echtzeitanalyse von Parametern wie Energieverbrauch, Temperatur und Vibrationen gewinnen Unternehmen tiefgehende Einblicke in den Zustand ihrer Maschinen. Das ermöglicht die Identifikation von Schwachstellen, die Optimierung von Wartungszyklen und die Reduzierung des Ressourcenverbrauchs.

Darüber hinaus ermöglicht das Condition Monitoring die Erfassung neuer Kennzahlen, die nicht nur den Zustand einzelner Maschinen, sondern auch die Effizienz ganzer Fertigungslinien bewerten. Diese wertvollen Erkenntnisse gehen über den unmittelbaren Wartungsbedarf hinaus und unterstützen strategische Entscheidungen zur Prozessoptimierung. Besonders in stark automatisierten Branchen wie der Automobil-, Elektronik- und Chemieindustrie ist dies von großer Bedeutung.

Integration und Erweiterung

Condition Monitoring umfasst die systematische Erfassung und Analyse betriebsrelevanter Daten zur Beurteilung des Maschinenzustands. In der Robotik sind vor allem Motortemperatur, Vibrationen und Energieverbrauch entscheidende Parameter. Diese lassen sich durch weiterführende Analysen wie Lastspitzen-Tracking, Prozesszyklen oder auch Schmiermittel-überwachung ergänzen, um kritische Zustände frühzeitig zu erkennen. Ein großer Vorteil ist die Anbindung an bestehende IT-System wie u.a. ERP- und MES-Systeme, was eine umfassende Transparenz auf Unternehmensebene ermöglicht.

Viele Produktionsstätten stoßen jedoch an ihre Grenzen, da ältere oder sogar neuere Anlagen oft keine standardisierten Schnittstellen oder Sensoren für die Betriebsdatenerfassung besitzen. Hier kommen Edge-Computing-Lösungen ins Spiel, die es ermöglichen, bestehende Systeme mit geringem Aufwand zu erweitern. Solche Lösungen übersetzen proprietäre Maschinenprotokolle in standardisierte Formate wie OPC UA oder MQTT, wodurch eine nahtlose Integration in IT-Systeme sichergestellt wird. Gleichzeitig erlauben sie die Einbindung zusätzlicher Sensorik, wie etwa Stromsensoren, und die lokale Speicherung, Verarbeitung und Analyse aller relevanten Daten.

Dekarbonisierung

Ein bedeutender Einsatzbereich des Condition Monitorings ist die Dekarbonisierung industrieller Prozesse. Energiedaten wie elektrische Leistung und Druckluftverbrauch sind essentiell, um gesetzliche Anforderungen oder die EU-Taxonomieverordnung zu erfüllen. Durch die Analyse des Energieverbrauchs können Unternehmen detaillierte CO2-Profile erstellen, die den Ausstoß pro produziertem Teil ausweisen. Diese Transparenz unterstützt nicht nur die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben, sondern hilft auch aktiv bei der Erreichung von Nachhaltigkeitszielen.

Zudem ermöglicht die kontinuierliche Datenerfassung die Identifikation energieintensiver Prozesse, die gezielt optimiert werden können. Beispielsweise können ineffiziente Druckluftsysteme in der Robotik, die oft viel Energie verbrauchen, durch frühzeitige Wartung und Anpassungen deutlich verbessert werden. Das spart nicht nur Kosten, sondern reduziert auch den ökologischen Fußabdruck.

Technologische Fortschritte

Die Fortschritte der letzten Jahre haben das Condition Monitoring grundlegend verändert. Die Integration von KI und IoT eröffnet neue Möglichkeiten in der Automatisierung und Analyse. Gute Plattformen und Systeme sind flexibel aufgebaut und lassen sich durch Apps erweitern. Funktionen wie Edge-KI, Alarmierungstools oder spezifische Analyseanwendungen fügen sich nahtlos ein. Open-Source-Apps wie NodeRed und Grafana erleichtern zudem die Visualisierung, Analyse und Automatisierung von Datenflüssen. Diese Modularität erlaubt es Unternehmen, ihre Systeme ständig an neue Anforderungen anzupassen. Ein Beispiel dafür ist das Betriebssystem Siineos von In.Hub, das zentrale Herausforderungen wie Energieeffizienz, Echtzeitüberwachung und nahtlose Datenintegration benutzerfreundlich adressiert. Durch den Einsatz von Edge-Computing wird zudem eine lokale Datenverarbeitung ermöglicht, die Datensicherheit gewährleistet und die Abhängigkeit von Cloud-Lösungen minimiert.

Praxisbeispiel

Ein Unternehmen, das eine Flotte von Robotern für einfache Handling-Aufgaben betreibt, hatte häufig mit ungeplanten Stillständen zu kämpfen. Die fehlende Sensorik erschwerte die Ursachenanalyse. Durch die Integration modularer Condition-Monitoring-Systeme konnten die Robotersteuerungen angebunden, Sensoren zur Überwachung von Energie- und Schwingungsanalysen installiert und Echtzeit-Dashboards implementiert werden. Das Ergebnis: Eine Reduktion der Stillstandszeiten um bis zu 40 Prozent, eine Senkung der Wartungskosten um 25 Prozent und eine deutliche Verbesserung der Gesamtanlageneffektivität. Gleichzeitig wurde der Energieverbrauch verbessert, was nicht nur Kosten sparte, sondern auch die CO2-Bilanz verbesserte. In der Regel kostet die Anschaffung einer solchen Lösung dabei deutlich unter 1.000 Euro pro Maschine.

Ausblick

Die Weiterentwicklung des Condition Monitorings wird stark von neuen Technologien wie 5G und fortschrittlichen KI-Algorithmen beeinflusst werden. Autonome Überwachungssysteme und digitale Zwillinge bieten das Potenzial, Prozesse noch präziser zu überwachen. Herstellerunabhängige Konzepte ermöglichen es Anwendern, ihre Anwendungen selbst zu betreiben, zu warten und zu skalieren. Unternehmen, die auf diese Lösungen setzen, sichern sich nicht nur einen Wettbewerbsvorteil, sondern tragen auch aktiv zur Nachhaltigkeit und Effizienzsteigerung in der Industrie bei. Ein weiterer Zukunftsaspekt ist die Verknüpfung von Condition Monitoring mit Blockchain-Technologien, um manipulationssichere Datenspeicherung und Transparenz entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu gewährleisten. In.Hub arbeitet hierzu bereits mit der Hochschule Mittweida in der Blockchain-Schaufensterregion zusammen.