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Forschergruppe 639

Die Forschungsaufgabe wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert und vom Institut für Werkzeugmaschinen (IfW) der Universität Stuttgart koordiniert.

Gezielte vorbeugende Wartung durch automatisierte Zustandsbeobachtung

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Zielsetzung der Forschergruppe


Ziel der Forschung ist, ein Diagnosekonzept als Grundlage für ein software­basiertes Werkzeug zur gezielten vorausschauenden Wartung in der Werkzeugmaschine zu implementieren. Es wird ein Konzept erarbeitet, wie die in der Steuerung einer Werkzeug­maschine verfügbaren Daten zur Zustandsdiagnose von Vorschubeinheiten herangezogen werden können. Es wird dargelegt, welche Daten zur Diagnose direkt aus der Steuerung ausgelesen, welche der technischen Dokumentation entnommen werden können, welche nachgebildet und welche mit zusätzlichen Sensoren gemessen werden sollten. Ziel dabei ist, für die Realisierung einer durchgängigen Zustandsbeobachtung vom Antrieb bis zur Instandhaltungsplanung sich möglichst auf die Sensoren der Steuerung (z.B. Inkrementalgeber) zu beschränken.

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Motivation und Ausgangslage


Werkzeugmaschinen als Produktionsanlagen sind ein beträchtliches Anlagenkapital, in dem hohe Werte gebunden sind. Damit dieses Anlagekapital seinen Beitrag in der Wert­schöpfungs­kette liefern kann, ist eine hohe Verfügbarkeit erforderlich. Um dies sicher zu stellen, wenden die Betreiber der Maschinen erhebliche Mittel auf. Innerhalb der Produktionsstrategie eines Unternehmens wird das Instandhaltungskonzept zunehmend bedeutender. Im Instandhaltungskonzept ist u. a. die klassische Strategie der vorbeugenden zustandsorientierten Instandhaltung (engl. Predictive Maintenance) eingebettet. Wichtige Maßnahmen sind dabei die Zustandsüberwachung und die Diagnose. Beides stützt sich auf eine Vielzahl von Daten, die mit unterschiedlichem Aufwand gewonnen werden. Während bisher die Zumessung des Aufwands z.B. mit statistischen Analysen an den Risikobeitrag des Equipements angepasst und die Diagnose teilweise aus Kostengründen verhindert wurde, ergeben sich durch die durchdringende Verbreitung der Informationstechnik neue Möglichkeiten. Es liegt nahe, das mechatronischen System Werkzeugmaschine so zu nützen, dass die Gesamtfunktionalität im Sinne einer automatischen Selbstdiagnose des Verschleißzustands, d.h. basierend auf systemeigenen Komponenten, erweitert wird.

In den letzten Jahren wurden verschiedene signal- und modellbasierte Verfahren zur Zustandsbeobachtung erforscht und bis zur Produktreife umgesetzt. Diese Verfahren wurden meist für die Maschinenkomponenten eines spezifischen Herstellers entwickelt und erlauben deswegen oftmals gute Aussagen über den Zustand einzelner Maschinenkomponenten, lassen sich aber nur schwer in eine komponentenübergreifende Zustandsüberwachung integrieren, die den Zustand der kompletten Maschine wiedergibt. Darüber hinaus stehen die durch sie gewonnenen Ergebnisse den übergeordneten Ebenen des Produktionsprozess nicht in einer offenen Datenstruktur zur Verfügung. Somit kann kein durchgängiger Informationsfluss über alle Ebenen des Bearbeitungsprozess und die oftmals heterogene Maschinenlandschaft eines Betreibers hinweg erzielt werden. Neuere Ansätze zu netzwerkbasierten Instandhaltungs- und Diagnosedienstleistungen erlauben hingegen die Agglomeration von instandhaltungsrelevanten Daten, zumindest innerhalb der Produktpalette jeweils eines Herstellers.

Vor diesem Hintergrund widmen sich mehrere Institute der Universität Stuttgart in einem von der Deutschen Forschungsgemeinschaft DFG geförderten Forschungsvorhaben der Entwicklung einer durchgängigen Zustandbeobachtung an Werkzeugmaschinen (siehe dazu Bild 1). Unabhängig davon, auf welcher Ebene (antriebsnah, steuerungsbasiert, Instandhaltungsplanung) die jeweiligen Daten gewonnen und bereitgestellt werden, stehen alle Informationen in allen Ebenen zur Verfügung.

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Projektinhalte


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Forschungsziele


Das übergeordnete Ziel der Forschergruppe ist das Minimieren von Maschinenstillständen und unnötigen Wartungszyklen, wodurch die Wirtschaftlichkeit des produzierenden Gewer­bes erheblich gesteigert werden kann. Dieses Ziel wird erreicht, indem bestehende, auf grob abgeschätzten statistischen Aussagen beruhende Instandhaltungssysteme um neue Ansätze der zustandsorientierten Wartung ergänzt werden. Auf diese Weise wird dem zunehmenden Rationalisierungsanspruch und der geforderten Effizienzsteigerung der Instandhaltung und somit einer reduzierten Total Cost of Ownership (TCO) Rechnung getragen.

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Projektlaufzeit


Das Projekt wurde zunächst für 3 Jahre bewilligt.

Beginn: 01.05.2006

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Projektleitung


Sprecher der Forschergruppe:

Prof. Dr.-Ing. Dr. h. c. mult. Uwe Heisel
Interner Link Institut für Werkzeugmaschinen

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Projektpartner


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Veröffentlichungen


[01] Maier, D.; Nebel, S.; Rüdele, H.; Walther, M.; Oglodin, V.: Sensorlose vorausschauende Wartung von Vorschubantrieben an Werkzeugmaschinen - Gezielte vorbeugende Wartung durch automatisierte Zustandsbeobachtung VDI-Berichte Nr. 1982, S. 235-249, 2007.
[02] Rüdele, H.; Oglodin, V.; Klemm, P.: Infrastruktur für steuerungsbasierte Diagnose: Entwicklung der informationstechnischen Voraussetzungen für steuerungsbasierte Maschinendiagnose wt Werkstattstechnik online, Jahrgang 97 (2007) H. 5, 2007.
[03] Walther, M.; Verl, A.: Antriebsnahme Maschinendiagnose. Zuverlässigkeit und Diagnose in der Produktion, Fortschritt-Berichte VDI, Reihe 2, Nr. 663, S. 39-55. VDI-Verlag, Düsseldorf, 2007.

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