Zustandsorientierte Instandhaltung in einem vollautomatischen Hochregallager

Zustandsorientierte Instandhaltung in einem vollautomatischen Hochregallager Live Vorführung mit Simulation der Früherkennung von Schäden Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik P&S Consulting GmbH ifm consulting gmbh SAP-Kongress für Enterprise Asset Management und EHS Management 01. - 02. Dezember 2010, Potsdam © Fraunhofer IML Inhalt Condition Monitoring Instandhaltung in der Intralogistik Anwendungsbeispiel: Condition Monitoring Labor Zustandsdiagnose und zustandsorientierte Instandhaltung Condition Monitoring und SAP © Fraunhofer IML Folie 1 Condition Monitoring So unterschiedlich die zu überwachenden Komponenten und auftretenden Fehler in der Praxis sind ... Quelle: FAG Industrial Services Quelle: FAG Industrial Services Quelle: FAG Industrial Services Quelle: Evonik Stockhausen Quelle: FAG Industrial Services Quelle: Fraunhofer IML Quelle: FAG Industrial Services Quelle: BASF © Fraunhofer IML Folie 2 Condition Monitoring ... so unterschiedlich sind auch die existierenden Überwachungstechnologien: Schwingungsüberwachung (online/offline) Thermografie Akustische Überwachung Leckageüberwachung Schmierstoffüberwachung Drehmomentüberwachung Überwachung der Motorstromaufnahme ... Quellen: db Prüftechnik, F‘IS, FLIR © Fraunhofer IML Folie 3 Condition Monitoring Vorteile für Betreiber: Vorteile für Hersteller: Reduzierung ungeplanter Serviceorganisation kann Maschinenausfälle effizienter gestaltet werden Reduzierung IH-Kosten: Imagegewinn durch weniger Personal Anlagenstillstände Reduzierung IH-Kosten: Reduzierung der Ersatzteile Ersatzteillagerkosten Reduzierung unnötiger Weniger Garantieleistungen Instandsetzungen Daten ermöglichen Dokumentation über Anlagenschwachstellen und Fehler Anlagenverbesserung Redundante Systeme und Komponenten können reduziert werden © Fraunhofer IML Folie 4 Instandhaltung in der Förder- und Lagertechnik - Ausgangssituation © Fraunhofer IML Folie 5 Anwendungsbeispiel Condition Monitoring Labor Zustandsüberwachung von Intralogistiksystemen Motivation: Intralogistische Systeme werden häufig zu robust ausgelegt Traglast überdimensioniert Antriebe zu leistungsstark und ohne Drehzahlregelung Am Ende der Nutzungszeit weisen die Komponenten häufig eine relativ geringe Abnutzung auf und könnten weiter betrieben werden Energie- und Ressourcen- verschwendung © Fraunhofer IML Folie 6 Anwendungsbeispiel Condition Monitoring Labor Zustandsüberwachung von Intralogistiksystemen Ausstattung des Labors: MultiShuttle-System mit 2 Fahrzeugen Rollenförderer Fahrerloses Transportfahrzeug Überwachungssysteme: Online-Schwingungsmesssystem Mobiles Schwingungsmesssystem Drehmomentüberwachung des MultiShuttle-Hebers Überwachung der Motorstromaufnahme Thermografie Zielsetzung: Entwicklung einer vorausschauenden Thermografie zur Überwachung elektrischer, Instandhaltung elektronischer und Ermittlung von Bauteilzuständen und mechanischer Bauteile Restlebensdauer Mobiler Datensammler Praktische Erprobung von Condition zur Schwingungsanalyse Monitoring Technologien © Fraunhofer IML Folie 7 Zustandsdiagnose und zustandsorientierte Instandhaltung ■ Projektprozess Real Time Maintenance ■ Grobstrukturierung der Maschine / Anlage in die wichtigsten Instandhaltungsstellen / Baugruppen & Equipments Quelle Siemens © Fraunhofer IML Stand: 15.11.2010 Seite 8 Zustandsdiagnose und zustandsorientierte Instandhaltung ■ Projektprozess Real Time Maintenance ■ Diagnosematrix – Strukturierung und Bestimmung sämtlicher physikalischer Messgrößen. Zuordnung der Messpunkte in Abhängigkeit der Echtzeit- bzw. Trend / Historiendiagnose. Baugruppe Spindel Motor Getriebe X - Y - Z - B - Achsen Hydraulik Druckluft Messsystem Achsantriebe W älzlager W älzlager W älzlager CNC-Achsen Rücklauf Drucksystem Schaltschrank Schaltschrank Spindelwelle Antriebswelle Getriebe- Führungsbahn Öl - Behälter stufen W ellen Kugelrollspindel Messstelle Spindel Motor Getriebe Servoregler, Achs - CPU Hydraulik-Öl W artungs-einheit Messsystem Netzteil Messarten Schwingung x x x x Temperatur x x x x Volumenstrom x Druck x x Strom x x x x Drehmoment x Messzeitpunkt Fertigungsprozess x x x x x x x Referenzlauf Trigger x x x x Diagnosesignal Verschleiß x x x x Unwucht x x x Stoß x x Kollision x x Überlast x x Schmiermangel x x x W eg - Genauigkeit x Diagnosezeitpunkt Echtzeit x x x x x x x x Langzeittrend Historie x x x x x x © Fraunhofer IML Stand: 15.11.