Den Pressenzustand im Auge behalten

Mit einem Paket aus CMS und Predictive Services for Presses unterstützt Siemens seine Kunden dabei, den Zustand ihrer Pressen kontinuierlich zu überwachen und Ausfälle frühzeitig zu verhindern.  
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Herausforderung

Aus alt mach neu

Auch die zuverlässigste Presse benötigt irgendwann eine Überholung der mechanischen und elektrischen Komponenten. So auch eine Pressanlage eines niederbayerischen Automobilherstellers. Im Zuge eines umfassenden Retrofits wurden dort die elektrischen Komponenten und das Condition Monitoring System (CMS) unter Betrachtung des Predicitve Maintenance Ansatzes erneuert – mit tatkräftiger Unterstützung von Siemens.

Hierzu wurde bei der neuen alten Pressanlage für die Steuerungstechnik auf SIMATIC S7 und SIMATIC IPC 677D mit WinCC sowie für die Antriebstechnik auf SINAMICS mit SIMOTION gesetzt. Das CMS, das unter anderem die Überwachung des Hauptantriebsstrangs der Presse übernimmt, wurde mit dem Siemens-System SIPLUS CMS4000 und CMS X-Tools ausgestattet. 

Für Heinz-Joachim Zellmann, Senior Engineer bei Siemens, der das Projekt von Anfang an begleitete, war auch die Erneuerung des CMS ein logischer Schritt: „Da die Presse aufgrund des Retrofits damals sowieso stillstand und wir ihre einzelnen Komponenten erneuern mussten, lag es nahe, auch das CMS auf den neuesten Stand zu bringen. Es sorgt dafür, dass es nicht zu ungeplanten Stillständen der Anlage kommt, weil damit zum Beispiel Schäden am Antriebssystem frühzeitig erkannt werden können.“ 

Mit den in der Presse verbauten Komponenten, dem CMS und den dazugehörigen Services liefern wir letztendlich alles aus einer Hand.
Patrick Volkmann, Portfolio Manager bei Siemens
Lösung

Pressenlösung aus einer Hand

Ein Teil der Hardware, die für das neue CMS im Zuge des Retrofits installiert wurde, befindet sich in einem Schaltschrank. Insgesamt werden mit der dort verbauten SIPLUS CMS4000-Lösung Signale von 29 Schwingungs- und 24 Kraftsensoren erfasst.     

Sie bildet hardwareseitig die Plattform, die die Schwingungsüberwachung des Hauptantriebsstrangs übernimmt. Über die Sensoren am Hauptantriebsstrang und an Teilen der Presse kann das CMS Schwingungssignale erfassen und diese an CMS X-Tools, eine leistungsstarke Diagnosesoftware, weiterleiten. Hiermit können die gesammelten Daten analysiert, visualisiert sowie archiviert werden. 

Neben der installierten Hardware bot Siemens auch seine Predictive Services for Presses an, die mehrere Stationen beinhaltete: In einem ersten Schritt wird im Gespräch der beiden Kooperationspartner ein Anwendungsfall durchgesprochen, der mögliche Fehlerquellen thematisiert. Danach erfolgt die Installation der notwendigen Sensoren, Hard- und Software und im Anschluss die Anbindung an die Cloud. Sind diese Schritte erfolgt, kann ein Siemens-Experte die Auswertung der ermittelten Daten vornehmen und dem Pressenbetreiber seinen Bericht vorlegen.

Karl Luber, Senior Key Expert bei Siemens, ist einer dieser Experten, der bei dem Projekt sein Wissen zur Verfügung stellt, um eine finale Auswertung der gesammelten Daten der Presse vorzunehmen. Sämtliche Daten stehen ihm über das cloudbasierte System zur Verfügung. Vierteljährlich liefert er eine Auswertung, deren konkrete Zahlen dann im gesamten Projektteam besprochen werden. Allen Beteiligten war aber schnell klar: Die Auswertung dieser wichtigen Daten kann dauerhaft nicht nur in den Händen einzelner Experten liegen. Daher wird aktuell daran gearbeitet, Algorithmen zu trainieren, die künftig die Arbeit des Experten unterstützen oder komplett automatisiert ausführen können. Dies geschieht aktuell in Kooperation mit dem Analyticspartner ISPredict, welcher es ermöglicht, zielgerichtet und effizient neue analytische Modelle zu trainieren.

Kundenvorteile

Schäden frühzeitig erkennen

Diese neue Lösung aus einem Guss bietet einige Vorteile. Patrick Volkmann, Portfolio Manager bei Siemens, erklärt: „Wir können nicht nur damit punkten, dass wir die Automatisierungs- und Antriebstechnik für Pressen liefern und uns daher bestens damit auskannten. Mit den in der Presse verbauten Komponenten, dem CMS und den dazugehörigen Services liefern wir letztendlich alles aus einer Hand: Hardware, Software und unser Expertenwissen. Es ist sozusagen eine Turn Key Lösung." Dank der vierteljährlichen Auswertung dieses Experten können frühzeitig Maßnahmen eingeleitet werden, sollten Anomalien in der Datenauswertung erkennbar werden.

Sobald neue analytische Modelle trainiert sind, können selbstständig Anomalien in der Datenauswertung erkannt und anschließend der Pressenbetreiber vor möglichen Schäden gewarnt werden. So kann dieser bereits rechtzeitig Instandhaltungsmaßnahmen einplanen und ungeplante Stillstände verhindern. Neue oder veränderte Anomaliemuster können mittels lernfähiger Algorithmen (Machine Learning) generiert werden. 

Potenzial für eine vorausschauende Instandhaltung mit Hilfe von Predictive Services for Presses fanden die Kooperationspartner neben dem Hauptantriebsstrang auch bei der Orientierstation des Transfersystems. In diesem Bereich der Presse wird die Lage des Bauteils in Vorbereitung auf den nächsten Pressvorgang verändert. Durch mechanische Verstellungen kann es zu mechanischen Schwergängigkeiten bis hin zur Bauteilschädigung kommen. Eine manuelle Auswertung dieser Daten ist durch die werkzeugbedingt hohe Kombinatorik, sowie die notwendige schnelle Reaktionszeit nicht möglich. 

Derzeit wird gestestet, inwieweit eine automatische Auswertung der Maschinendaten mittels Algorithmen sinnvoll sowie möglich ist und es zeichnen sich jetzt schon vielversprechende Ergebnisse ab. Doch auch die bisher gesammelten Erkenntnisse sind sehr wertvoll für alle Beteiligten, wie Volkmann erklärt: „Die positiven Erkenntnisse und Erfahrungen können wir auch in anderen Projekten nutzen. Zum Beispiel bei bauähnlichen Anlagen oder für andere Pressentechnologien, wo es für die Zukunft Ansätze gibt, ähnliche Lösungen zu installieren.“

Das von Siemens gelieferte Komplettpaket verfolgt ein wichtiges Ziel: die vorausschauende Instandhaltung der Presse, deren Verfügbarkeit eine Grundvoraussetzung für Produktivität ist. In der Praxis bedeutet das, mögliche Fehlerquellen frühzeitig zu erkennen und Gegenmaßnahmen einzuleiten. So können zum Beispiel Standard-Wartungsintervalle genutzt werden, um zusätzliche und ungeplante Stillstände einer Presse zu vermeiden.

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