Motor mit Zukunft

Gesundheitscheck für Elektromotoren. Eine Neuentwicklung hilft, die Restnutzungsdauer besser einzuschätzen und Fehlerquellen zu beheben.

Vorausschauende Wartung ist ein hilfreiches Mittel, die Stillstandszeiten kleiner Elektromotoren zu minimieren. Mit einer neuen Entwicklung von Siemens geht es noch besser: Eine Kombination aus digitalem Zwilling und künstlicher Intelligenz macht es möglich, die Restlaufzeit der Motoren zu ermitteln und Wege aufzuzeigen, diese gezielt zu verlängern.

Ohne kleine Elektromotoren läuft in der Industrie nichts: Sie treiben ganze Flotten von Maschinen an, seien es Pumpen, Lüfter oder Kompressoren, Kräne, Fließbänder oder Verpackungsmaschinen. Und fällt einer aus, hat das rasch kostspielige Folgen – Produktionseinbußen, Express-Reparatur und womöglich eine Neuanschaffung.

Deshalb setzen Unternehmen verstärkt ‚vorausschauende Wartung‘ ein – Schwachstellen rechtzeitig erkennen, ehe sie Schäden verursachen. So bietet Siemens Digital Industries für Motoren im Niederspannungsbereich die App ‚Predictive Service Assistance‘ im Rahmen eines Servicevertrags an, die in Verbindung mit intelligenten Analyse-Algorithmen vorausschauende Wartung unterstützt. Doch bislang fehlt der Industrie noch die Möglichkeit, die Restnutzungsdauer, RUL genannt (‚Remaining Useful Life‘), einzuschätzen – also aus aktuellen Zustandswerten abzuleiten, ob diese zum Totalausfall führen können. „Jeder Servicetechniker wird bestätigen, was für ein Fortschritt das wäre“, sagt Matthias Erlwein, Manager im Kundenservice bei Siemens. „Denn selbst mit jahrzehntelanger Erfahrung können sie nicht ohne weiteres in die Zukunft blicken.“

Digitaler Zwilling plus künstliche Intelligenz

Siemens-Forscher haben jetzt erstmals einen Weg gefunden, genau das zu tun und Niederspannungsmotoren die verbleibende Lebensdauer vorherzusagen. „Wir nutzen einen digitalen Zwilling, der den Einfluss verschiedener Faktoren auf die Restnutzungsdauer ermittelt“, sagt Vincent Malik, Experte für Simulation und digitalen Zwilling. Ein ‚digitaler Zwilling‘ ist das virtuelle Abbild einer Maschine, eines Prozesses oder einer Produktionsanlage, das alle Daten und Simulationsmodelle enthält, die für ihren Einsatz relevant sind. 

Für den digitalen Doppelgänger eines Niederspannungsmotors ging Maliks Team in mehreren Schritten vor. Zunächst entwickelten sie mithilfe von Highfidelity-Simulationen einen digitalen Zwilling einer Motorenfamilie. Dann setzten sie auf der Grundlage dieses Zwillings künstliche Intelligenz bei einem laufenden Motor ein, um weitere Zusammenhänge zu erkennen, beispielsweise, wie genau sich Abnutzungszustände auf Sensorwerte auswirken. Daraus ergab sich ein neuer, ausgefeilter Zwilling. In den mussten Malik und seine Kollegen dann nur noch die Daten eines individuellen Motors – wie Größe oder Gewicht – einfügen, um ein detailgetreues Modell zu erhalten.

 

Sofort wissen, ob Handlungsbedarf besteht

Der angepasste Zwilling kann Ursachenketten möglicher Ausfälle eines einzelnen Motors identifizieren – beispielsweise ein drohender Lagerschaden. „Denn je älter Lager werden, desto stärker vibrieren sie, was wiederum die Schwingungen des Motors und die Materialermüdung verstärkt", erklärt Christian Wolf Pozzo, der bei Siemens Digital Industries den Service von Elektromaschinen weiterentwickelt.  „Andere mögliche Ursachen sind mechanische Einflüsse oder widrige Umgebungsbedingungen. In Sekundenschnelle kann die verbleibende Nutzungsdauer errechnet werden." Darauf basierend kann der Siemens Service Experte bewerten ob Handlungsbedarf besteht, z.B. die Leistung heruntergefahren werden sollte oder gegebenenfalls bestimmte Bauteile zeitnah ausgewechselt werden müssten. Auf Basis des digitalen Zwillings werden Produktdaten zu wertvollem Wissen, das es ermöglicht, Prozesse nachhaltig zu optimieren. Das betrifft u. a. verlängerte Laufzeiten, Kosteneinsparungen und Qualitätssteigerungen.

 „Geeignet ist dieser Ansatz auch für andere Maschinen mit rotierenden Teilen wie Kompressoren, Lüfter oder Pumpen“, sagt Malik. 

Hubertus Breuer - März 2020

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