cynapse-Feature, Bild: Wittenstein

Die smarten Getriebe mit cynapse-Feature von Wittenstein Alpha sind mit integrierter Sensorik, Datenauswertung und IO-Link-Schnittstelle ausgestattet. - Bild: Wittenstein

| von Jakob Ackermann, Wittenstein

Die Glaskugel wird bald ausgedient haben. Zumindest dort, wo sich Maschinenbetreiber und Maschinenhersteller mit Wittenstein auf das Thema Digitalisierung einlassen. Denn mit seinen neuen, digitalen Smart Services erweitert das Unternehmen den Lösungsraum, den smarte Getriebe mit Cynapse-Feature eröffnen.

„Mit dem Cynapse-Monitor steht ein Tool zur Verfügung, das dem Anwender die aufwendige Programmierung eigener Überwachungs-Apps und Visualisierungsoberflächen spart.“

Jakob Ackermann, Business Developer Digital Services, Digitalization Center, Wittenstein

Bei dem Hersteller entstehen aktuell neue Services. Sie laufen nicht mehr auf der Komponente selbst, sondern auf der vorhandenen Infrastruktur der Maschine. Der Grund hierfür ist die integrative Nutzung weiterer Datenquellen, wenn der digitale Service beispielsweise Sensor- und Maschinendaten miteinander verheiratet. Und dadurch eine sichere Vorhersage von Qualität, Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit möglich macht.

Sensordaten sammeln und visualisieren

Wittenstein-Getriebe mit Cynapse-Feature ermöglichen es, direkt an der Komponente prozessrelevante Werte wie Temperatur, Vibration, Beschleunigung und Einbaulage zu erfassen und hierfür individuell einstellbare Schwellwerte zu überwachen.

Mit dem Cynapse-Monitor stellt der Hersteller ein Tool zur Verfügung, das dem Anwender die aufwendige Programmierung eigener Überwachungs-Apps und Visualisierungsoberflächen spart. Neben der Komponenten-ID werden alle Werte, die Getriebe mit Cynapse-Feature bereitstellen, erfasst und in einem für verschiedene Endgeräte geeigneten Dashboard angezeigt – also zyklische und azyklische Sensordaten, Histogramme, Historien und Events. So ist beispielsweise sofort erkenntlich, welcher Temperaturbereich oder welche Vibrationen sich im Betrieb am Getriebe typischerweise ergeben. Der Betreiber kann so den von Wittenstein gesetzten, allgemeingültigen Schwellwert durch einen eigenen, individuellen Schwellwert überschreiben und im Falle eines Falls einen Warnhinweis ausgeben. Durch den Einblick in das Betriebsverhalten der Antriebsachsen können Schäden am Getriebe vermieden und Störungen im Prozess detektiert werden. Schon dieses Condition Monitoring hilft, Maschinen und Anlagen besser betreiben zu können. Am besten allerdings wäre es, Fehler zu erkennen, bevor sie auftreten, Verschleiß zu bemerken, bevor er sich als Maschinenausfall bemerkbar macht oder auch Ausschuss zu vermeiden, bevor er produziert wird. Neue Smart Services des Herstellers werden dies ermöglichen.

Fehler vor dem Entstehen bemerken

Dashboard, Bild: Wittenstein
In dem Dashboard werden auch alle Werte, die Getriebe mit Cynapse-Feature bereitstellen, erfasst und angezeigt. - Bild: Wittenstein

Mit der Anomalie-Erkennung entwickelt der Hersteller einen digitalen Service, der in der Lage sein wird, Fehler vor dem Entstehen zu bemerken. Die Vorgehensweise der Anomalie-Erkennung wird es sein, sich frühzeitig ankündigende Abweichungen von Sollprozessen zu registrieren.

Einer der ersten Use Cases der Anomalie-Erkennung war ein herstellerinternes Projekt aus dem Bereich der zerspanenden Teilebearbeitung. Auf einer Werkzeugmaschine werden die Zahnträger für das Galaxie-Getriebe gefertigt. Die bearbeitungstechnische Präzision im µm-Bereich ist entscheidend für die später einwandfreie Funktion dieser Hochleistungs-Getriebegattung. Wie auch bei anderen technischen Produkten gehen höchste Genauigkeitsanforderungen in der Regel einher mit erhöhter Ausschussgefahr, sollte sich der Sollprozess der Teilebearbeitung unbemerkt ändern. Fehler werden dann erst am fertigen Teil sichtbar – nach unnötigem Verbrauch von Maschinenkapazität, Material, Energie und Zeit. Der Service „Predictive Quality“ führt automatisch eine Analyse der Vibrationsdaten durch, die es künftig ermöglicht, ein Weglaufen des Sollprozesses zu erkennen und die Produktion von Schlechtteilen zu vermeiden. Perspektivisch ist zudem denkbar, auch eine genaue Aussage zu treffen, über welche Betriebsdauer hinweg ein einwandfreier Sollprozess der mechanischen Bearbeitung gewährleistet ist. In diesem Zeitraum wird dann – vorhersehbar – ausschließlich in der geforderten Qualität gefertigt – eben in „Predictive Quality“.

Zukunftssichere Mehrwerte

 Galaxie-Getriebe, Bild: Wittenstein
Einer der ersten Use Cases der Anomalie-Erkennung war die Fertigung der Zahnträger für das Galaxie-Getriebe. - Bild: Wittenstein

Die Vielfalt möglicher Use Cases ist unbegrenzt. Erfolgreich gelöst wurden unter anderem ein automatisierter Überlastschutz für Getriebe durch Auswertung von deren Telemetriedaten, eine thermische Prozessüberwachung durch automatisiertes Temperatur-Teach-In oder die Crash-Analyse an Maschinen und Robotern. Eines der nächsten Projekte wird das Erkennen einer Mangelschmierung in Zahnstangensystemen von Pressenanlagen sein.

Vom Erfolg der Anomalie-Erkennung und anderer Smart Services profitieren aber nicht nur die Betreiber der Maschinen, sondern auch deren Hersteller, für die der Einsatz intelligenter Getriebe in Verbindung mit digitalen Mehrwert-Dienstleistungen in Zukunft zum entscheidenden Differenzierungsmerkmal im Wettbewerb werden kann.

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