Zustandsorientierte Filterüberwachung in der Produktion

Filter optimal einsetzen und reale Abnutzung berücksichtigen

Ganz einfach – mit der Softwarelösung moneo. Die Software überwacht den Filter und erfasst die entstehenden Daten direkt im Produktionsprozess. Anhand der aufgezeichneten Sensorwerte kann die Laufzeit eines Filters je nach Verschmutzung angepasst und damit der Filter optimal ausgenutzt werden. Die permanente Filterüberwachung führt zu einer Optimierung des gesamten Prozesses, indem ungeplante Stillstandzeiten vermieden werden – von einer zeitbasierten hin zu einer zustandsorientierten Wartung. Per E-Mail oder Ticketsystem erhält die zuständige Person die Warnungen und Alarme direkt übermittelt, sodass sie schnell auf Veränderungen reagieren kann. 

Verschmutzungen und Filterdefekte werden zeitnah detektiert und verhindern dadurch teure Folgekosten für Prozess und Maschine. Die rechtzeitige Erkennung von Fehlern und Alarmierung bei notwendigem Filtertausch sichert die Maschinenverfügbarkeit und steigert die Prozessqualität. Mit Hilfe des LifetimeEstimator wird der Instandhaltungsauftrag, mit einer selbst definierten Vorlaufzeit platziert, sodass der Filterwechsel bei der Instandhaltungsplanung berücksichtig werden kann. Die Umweltbelastung und Betriebskosten sinken durch die neue Wartungsstrategie nachhaltig. Ihr Personalaufwand für die Zustandserfassung und den Filterwechsel reduziert sich auf ein Minimum. Zusätzlich ist moneo einfach zu bedienen und problemlos an kundenspezifischen Anforderungen adaptierbar. So erfolgt ein notwendiger Filterwechsel weder zu früh noch zu spät und damit verbundene Kosten werden vermieden.

Nutzenversprechen

Zustandsorientierte statt zeitbasierter Wartung

Die Filterüberwachung spielt eine wesentliche Rolle für einen reibungslosen Betrieb in Fertigungsanlagen. Filter sind eine oft vernachlässigte Komponente in der Produktion oder in der Gebäudetechnik. Sie werden in der Regel nach einem bestimmten Zeitintervall ausgetauscht, der die tatsächliche Verschmutzung des Filters außer Acht lässt. Maschinenausfälle durch defekte oder zugesetzte Filter und ungeplante Produktionsstillstände aufgrund von Wartungsarbeiten, sind die Regel. Dadurch entstehen Mehrkosten durch den zu frühen oder zu späten Austausch.

Um zusätzliche Kosten zu vermeiden, ist es notwendig eine Überwachung und Visualisierung des Filters, die den tatsächlichen Zustand berücksichtigt, zu installieren. Ziel ist es, den Filter nach Bedarf auszutauschen, um diesen ideal ausnutzen zu können. moneo bietet eine ideale Lösung für eine optimale Filterüberwachung. Das Tool ermöglicht einen Wechsel von einer zeitbasierten hin zu einer zustandsorientierten Wartung (time-based to condition-based maintenance). 

Simulationsvideo moneo

Kostenoptimierte Instandhaltung verschiedener Filtersysteme  

Wir unterscheiden drei verschiedene Filtersysteme, denn jedes Filtersystem unterliegt anderen Anforderungen und Vorgaben.

• Luftfilter
• Wasserfilter
• Ölfilter

Funktionsweise von

Luftfiltern

Die Luftqualität am Arbeitsplatz als auch an den jeweiligen Maschinen spielen eine zentrale Rolle. Daher werden in der Produktion Luftfilter in Absauganlagen eingesetzt. Die entstehenden Dämpfe sollen an den Maschinen abgesaugt werden, um Qualitätsmängel durch Stäube und Dämpfe zu vermeiden. Zudem muss die Hallenluft permanent gereinigt werden, um gesundheitliche Schäden der Mitarbeitenden durch verschmutzte Luft zu verhindern. Außerdem müssen gesetzliche Vorgaben zur TA-Luft (Technische Anleitung zur Reinhaltung der Luft) eingehalten werden. Um die Luftqualität bzw. Verschmutzung der Filter zu erfassen, werden daher vor und nach dem Filter Drucksensoren installiert, die eine kontinuierliche Überwachung gewährleisten. Das entsprechende Tool wertet die Daten aus und zeigt frühzeitig notwendige Filterwartungen an.

Wasserfiltern

Für den reibungslosen Betrieb von Anlagen mit Wärmetauschern sind in den Kühlkreisläufen Feinfilter installiert. Diese Wasserfilter übernehmen die wichtige Aufgabe, Verunreinigungen des Kühlwassers herauszufiltern und schützen somit den Wärmetauscher in den angeschlossenen Maschinen. Bei Wasserfiltern ist auch die Kühlleistung einer Maschine wichtig. Bei verschmutzten Filtern wird die Maschine oder Teile der Maschine nicht mehr richtig gekühlt, was zu Mängeln an der Maschine und dem gefertigten Bauteil führt.

Ölfiltern

Neben Luftfiltern und Wasserfiltern kommt insbesondere dem Condition Monitoring von Ölfiltern eine große Bedeutung zu. Ölfilter sind in Hydraulik und Schmieraggregaten eine wichtige Komponente. Nicht erkannte Verschmutzungen führen zu Schäden, mit unter Umständen, hohen Folgekosten. Wenn sich ein Filter schneller als erwartet zusetzt ist mit einem Problem in der Schmierung der Lager oder Getriebe zu rechnen und damit ein Ausfall dieser Komponenten vorprogrammiert. In der Hydraulik muss das Öl eine gewisse Reinheit haben. Dies kann nur über Filter realisiert werden, die im Rücklauf verbaut sind. Eine Filterüberwachung durch ein entsprechendes Monitoring ist damit zwingend erforderlich, um den Prozess und damit den Betrieb der Anlagen sicherzustellen. 

Mit dem idealen Einsatz einer Filterüberwachung werden also zahlreiche Faktoren berücksichtigt, um ungeplante Ausfälle zu vermeiden, Kosten einzusparen und Ressourcen optimal einzusetzen. Gleichzeitig erhöht sich die Maschinenverfügbarkeit und die Gesundheit der Mitarbeitenden ist geschützt. Künstliche Intelligenz kann dabei unterstützen, die Prozesse zu überwachen.

KI-gestützte Wartung: Wie der moneo LifetimeEstimator die Maschinenverfügbarkeit maximiert

Alle reden von Künstlicher Intelligenz (KI), aber wie genau funktioniert das eigentlich? KI kann in vielen Bereichen unseres Lebens eingesetzt werden, so auch in der Produktion. Der moneo LifetimeEstimator ist beispielsweise ein leistungsstarkes KI-Tool zur präzisen Überwachung und Vorhersage der Restlaufzeit von Maschinen und Anlagen, in diesem Fall von Filtern, indem er historische Daten analysiert und das beste Berechnungsmodell auswählt.

Dies führt zu einer optimierten Wartungsstrategie und einer effizienteren Nutzung von Ressourcen.

Schnittstellen einer automatisierten Instandhaltung  

Die umfassende Lösung von ifm Sensorik in Verbindung mit der moneo Software eröffnet vielfältige Möglichkeiten und bietet zahlreiche Schnittstellen. In moneo verarbeitete Daten können durch unterschiedliche Protokolle ausgeleitet werden.

So ist es möglich Daten via MQTT oder OPC UA in einem Drittsystem zu verwenden oder direkt über eine bestimmte Verbindung Daten nach AWS, Azure oder SAP zu übermitteln.

•  moneo 
   MQTT oder OPC UA → AWS, Azure, SAP
•  SAP Integration
   SFI (Shop Floor Integration) → SAP PM
•  Alarm
   E-Mailbenachrichtigung (Grenzwert)
•  Ersatzteil
   automatische Bestellung durch SAP
•  Cloud
   Filterüberwachung in der Cloud möglich

Durch die Integration der ifm eigenen Schnittstelle SFI (Shop Floor Integration) ist eine direkte Anbindung an SAP PM möglich. Die On-Premises Lösung dient als Schnittstelle zwischen der Produktions- und der Geschäftsebene und bietet die Möglichkeit bei Grenzüberschreitungen automatisiert weitere Folgeprozesse anzustoßen. Der Instandhalter erhält eine E-Mailbenachrichtigung, wenn die festgelegten Grenzwerte überschritten und damit Warnungen und Alarme ausgesendet werden. So ist es ihm möglich frühzeitig einen geeigneten Austausch oder eine Reinigung einzuplanen und Ersatzteile zu bestellen. Je nach Kundenwunsch, kann bei Alarmen auch eine direkte Bestellung durch SAP getätigt werden.

Zusätzlich ist die Filterüberwachung auch in Verbindung mit der moneo Cloud möglich. ifm stellt hierfür die erforderlichen Schnittstellen bereit, um Ihre Daten in der Cloud zu speichern und gegebenenfalls für weitere Analysen zu nutzen. Der moneo LifetimeEstimator kann dabei auch direkt in der moneo Cloud genutzt werden.

Implementierung von Filterüberwachungen zur Kosteneinsparung

Für die Filterüberwachung wird das moneo Condition Monitoring Tool und der moneo LifetimeEstimator als Teil des Industrial AI Assistant Pakets zentral auf einem Server installiert. Ein IO-Link Master ist über ein intern gesichertes Netzwerk (VLAN) mit dem Server verbunden. Am Wasser- oder Ölfilter werden jeweils zwei Sensoren installiert. Dabei nimmt ein Sensor den Druck vor dem Filter und der zweite Sensor den Druck nach dem Filter auf. Aus diesen beiden Druckwerten kann ein Druckdifferenz ermittelt werden, der den Filterzustand beschreibt.

Beim Luftfilter wird ein Differenzdrucksensor angeschlossen. Dafür ist eine möglichst genaue Druckmessung notwendig. Alle Drucksensoren verfügen über eine IO-Link Schnittstelle, die die Daten an einen IO-Link Master übergeben. Beim Differenzdrucksensor an Luftfiltern wird das Signal analog auf IO-Link umgesetzt. Der IO-Link Master übermittelt die Sensorwerte anschließend an moneo.

moneo übernimmt die Weiterverarbeitung der Daten. Dazu gehören die Berechnung der Druckdifferenz, das Speichern der Historiendaten, die Visualisierung der Daten und die Überwachung der Grenzwerte. Zur Überwachung der Filter werden die jeweiligen Grenzwerte für die Warn- und Alarmschwelle definiert. Grenzwertverletzungen werden über die SFI-Schnittstelle an das SAP-System übermittelt.

Systemaufbauten

Systemaufbau Luftfilter

1. IO-Link Master (VLAN)
2. IO-Link Drucksensor (vor Filter)
3. IO-Link Drucksensor (nach Filter)
4. IO-Link Druckdifferenzsensor

moneo Software

•  Druckdifferenz
•  Historiendaten
•  Visualisierung
•  Überwachung
•  Alarmfunktion
•  Grenzwertverletzungen per SFI an SAP 

Systemaufbau Wasserfilter

moneo Software

•  Druckdifferenz
•  Historiendaten
•  Visualisierung
•  Überwachung
•  Alarmfunktion
•  Grenzwertverletzungen per SFI an SAP 

Systemaufbau Ölfilter

moneo Software

•  Druckdifferenz
•  Historiendaten
•  Visualisierung
•  Überwachung
•  Alarmfunktion
•  Grenzwertverletzungen per SFI an SAP 

Um die notwendigen Instandhaltungsmaßnahmen mit ausreichend Vorlaufzeit planen zu können, kommt der moneo LifetimeEstimator zum Einsatz. Dazu werden im ersten Schritt zwei Wechselintervalle des Filters in moneo aufgezeichnet. Anschließend wird im zweiten Schritt der moneo LifetimeEstimator mit den aufgezeichneten Zyklen angelernt und eingerichtet. Der oben erwähnte Grenzwert aus dem Datenblatt dient hierbei als Endpunkt eines Zyklus.

Der Zeitpunkt für die Meldung zur anstehenden Instandhaltungsmaßnahme wird auf 7 Tage vor Erreichen des Grenzwerts gesetzt, um den nötigen Filterwechsel bei der wöchentlichen Personalplanung berücksichtigen zu können. Aufgrund dieser Datenbasis zeigt sich, ob der Filter nach den Messergebnissen zugesetzt ist oder die Laufzeit des Filters sogar deutlich gesteigert werden kann. Innerhalb weniger Wochen ist es bereits möglich, erste Erfolge festzustellen. Die Sensoren zeichnen die tatsächliche Nutzung und damit Verschmutzung der jeweiligen Filter auf.

• Stillstandszeiten werden vermieden und Wartungszeiträume für den Filteraustausch können optimal geplant werden.