Mechmine - schwingungs-basierte Maschinenüberwachung und Mehrwert
Vibrationen treten überall auf wo sich mechanische Teile (periodisch) bewegen. Jede Rotation verursacht eine Schwingung, sei es wegen Unwucht oder ungleichförmiger Last. In der Maschinendiagnose unterscheidet man zwischen Maschinenfehlern und Maschinenschäden. Wenn Maschinenfehler nicht behoben werden droht meist ein Maschinenschaden. Zu den Maschinenfehlern zählt man Unwucht, Ausrichtefehler, lockere Befestigungen, strömungsbedingte Kräfte, Schmierprobleme wie Fettmangel und Überschuss oder abgerissene Ölfilme [1]. Maschinenschäden treten typischerweise bei Maschinenkomponenten auf und können Wälzlagerschäden [2], Verschleiss an Zahnrädern [3], Bruch/Riss oder Materialermüdung an Baukomponenten oder elektrische Defekte an Elektromotoren [4] sein. Die resultierenden Schäden können von einem Produktionsausfall bis zu einem Totalschaden an Maschinen und Gebäuden reichen. Die Normenreihe ISO-10816 bzw. (neu) ISO-20816 soll den Maschinenbetreibern helfen, solche Totalsausfälle zu verhindern. Ein Beispiel in Bildern: Mechmines mmBox-mini im September installiert, entdeckt im März einen Kugellagerschaden Dank Dauerüberwachung (Alarmierung) und Trendkurve (rote Linie). Das Foto zeigt die beschädigte Kugel mit Materialausbruch → Maschinenschaden abgewendet. Das System hat korrekt vorhergesagt welche Schädigung in welchem Wälzlager vorliegt und nicht nur dass erhöhte Schwingungswerte vorliegen!
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Die Vorhersage anstehender Mängel ist offensichtlich äusserst wünschenswert, aber wie rechnet sich das?
Mehrwert: Business-Case
Predictive Maintenance (PM) ist eine Antwort auf den Wunsch, bevorstehende Maschinenmängel abzuwenden. Der kommerzielle Nutzen lässt sich über verschiedene Rechnungsverfahren wie ROI (Return On Investment), TCO (Total Cost of Ownership) oder NPV (Net Present Value, Nettobarwertrechnung) abschätzen. Wir stellen zwei Möglichkeiten vor, die auf ROI und Verfügbarkeit basieren.
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Die Tabelle oben zeigt den ROI Fall eines Wellenbruches für ein 2 MW Wasserkraftwerk in der Schweiz. Die Anlage war 60 Tage ausser Betrieb, der damals berechnete Produktionsausfall für das EW beträchtlich, und die Versicherung kommt weder für die gesamten Reparaturkosten noch für den Produktionsausfall auf. Die meist gewählten Policen decken nicht alle Kosten. Um eine Kosten-Nutzenrechnung zu machen, braucht es statistische Kennwerte wie die Ausfallwahrscheinlichkeit bzw. das Ausfallintervall. Der Anlagenbetreiber hat einen Wert von 12 Jahren gewählt. Nur dadurch kann man nun die Gesamtkosten für eine PM Dauerüberwachung, den Pay-Back Zeitraum und die jährlichen Überwachungskosten (Grenzkosten) berechnen. Wenn eine PM Lösung unter diesen Grenzkosten liegt, kann die PM Dauerüberwachung monetär betrachtet gerechtfertigt werden.
Ein zweites Berechnungsbeispiel basierend auf der Verfügbarkeit geht wie folgt, siehe Bild oben rechts. Ein Maschinensatz mit Elektromotor, Riemen und Getriebe treibt eine Last in der Produktion an. Die drei Teile haben je eine Verfügbarkeit V von 90%, 70% und 80%, siehe Bild. Dies ergibt eine Gesamtverfügbarkeit von Vtot=50%. Die Einzelverfügbarkeit berechnet sich aus V = MTBF / (MTBF + MTTR), aus der "Mean Time To Repair" (MTTR, Reparaturdauer) und " Mean Time Between Failures" (MTBF, Zeit zwischen Defekt, dem Ausfallintervall). Der Maschinenbetreiber möchte also die MTTR reduzieren oder die MTBF erhöhen. Option 1: wenn man die Verfügbarkeit beim Riemenantrieb mit Massnahmen erhöht, z. B. von 70% auf 90%, dann verbessert sich die Gesamtverfügbarkeit auf 65%, ein Gewinn von ΔVtot=15 % der vermutlich über der Investition liegt. Option 2: mit zwei parallelen Anlagen (Redundanz) wird Vtot=75% und ein Gewinn von ΔVtot=25% bei doppelten Investitionskosten erzielt. Option 3: Predictive Maintenance ist gewinnbringend, wenn der Gewinn durch die erhöhte Produktionsverfügbarkeit ΔVtot über den PM Investitionskosten liegen. Eine Verbesserung aller drei V Werte auf 90% oder 95% resultiert in ein Vtot=73% (Gewinn von ΔVtot=23%) oder Vtot=86% (Gewinn von ΔVtot=36%) respektive. In vielen Fällen muss gar nicht gerechnet werden: erfahrene Anlagenbetreiber wissen, dass Produktionsverluste oder die "lost opportunity costs" viel höher sind als die PM Überwachungskosten, oder aus Erfahrung was ein Totalschaden kostet.
Aus den Betrachtungen oben wird ersichtlich, dass Ausfallintervall oder aber auch die RUL (Remaining Useful Life) von Wälzlagern nützliche Kennwerte sind. Bei Wälzlagern kennt man beispielsweise den Ermüdungslebensdauer Wert L10 [5, §3] den Hersteller angeben. Erfahrungen kann man auch mit Laborversuchen bzw. Laufversuchen auf Prüfständen gewinnen. Mechmine hat drei Testumgebungen gebaut.
Testumgebungen und Prüfbänke
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Zuerst bauten wir eine große Prüfbank mit 8 gängigen Industrielagern, SKF 6319/C3, auf der die Lager so lange überlastet werden, bis sie Defekte bis zum Totalschaden entwickeln. Wir überwachen diesen Prozess stundenweise. Damit kann Mechmine lernen, wie sich Fehler entwickeln und wie sich diese Entwicklung in den Schwingungsdaten manifestiert. Zusammenfassend sammeln wir mit dieser Anordnung Daten von Lagerlebenszyklen unter realistischen Bedingungen (in einem Kraftwerksbau). Dies ist nützlich, um zu beweisen, dass aus Daten innerhalb desselben Lagertyps und über verschiedene Lagertypen auf den Lagerzustand geschlossen werden kann. Denn dies ist eine Annahme welche die Branche macht und welche unseres Wissens nach weder belegt bzw. publiziert wurde. | |
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Mit unserer zweiten Prüfbank charakterisieren wir Lagerfehler. Wir erzeugen Lagerdefekte, zum Beispiel einen Kratzer am Lagerinnenring, oder verwenden defekte, ausgewechselte Lager und messen deren Schwingungen. Dies ermöglicht es uns, eine Fehlerbibliothek und das entsprechende Schwingungsmuster zu erstellen. Zusammenfassend, wir sammeln mit dieser Prüfbank Daten von Lagerfehlern unterschiedlicher Form und Stärke. Dies ist hilfreich, um zu lernen, wie Vibrationen von der Tiefe, Breite, Länge oder Form des Fehlers abhängen. | |
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Die dritte Prüfbank ist den Lagerströmen gewidmet, die für eine wachsende Besorgnis in der Industrie sorgen, und heutzutage sogar kleinere Maschinen heimsuchen. Mehrere Asynchronmotoren sind an Frequenzumrichtern angeschlossen und laufen ohne Last. Mittels der Verdrahtung können wir die Entwicklung von Lagerströmen beschleunigen. Bereits nach 3 bis 6 Monaten haben wir einen deutlichen Anstieg der Schwingungspegel beobachten können. Zusammenfassend, wir untersuchen hier ein spezielles und wachsendes Problem in der Industrie und entwickeln verbesserte Erkennungsalgorithmen und spezifische, billigere Sensorsysteme. |
Zusammenfassung
Um einen Business-Case berechnen zu können, müsste man Maschinenkennwerte wie MTBF und MTTR, sowie auch andere produktionsbezogene Wahrscheinlichkeiten oder den Energieverbrauch kennen. Dazu dienen ja ERP, Anlagensteuerungen oder Wartungsmanagement-Tools; und manchmal tut es auch nur ein Spreadsheet!
Quellen
[1] D. Franke, "Ausricht- und Kupplungsfehler an Maschinensätzen", Springer-Vieweg, 2020.
[2] D. Franke, "Wälzlagerdiagnose an Maschinensätzen", Springer-Vieweg, 2022.
[3] DIN-3974
[4] ISO-20958
[5] Schaeffler, "Wälzlagerpraxis", 2015.
