Lokalisierung von Hochgeschwindigkeitsfehlern mit iba
Ein Bergbauunternehmen nutzt das iba-System, um die Verfügbarkeit von elektrischen Seilbaggern zu maximieren.
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KI-generiertes BildWarum die hochfrequente Datenerfassung für die Fehlerbehebung in der Industrie unverzichtbar ist
Anwendung
Unerwartete Maschinenstillstände, wiederkehrende Qualitätsabweichungen und sporadische Prozessstörungen gehören nach wie vor zu den größten Herausforderungen in der industriellen Fertigung. Obwohl moderne Automatisierungssysteme riesige Mengen an Betriebsdaten generieren, sehen sich Wartungs- und Ingenieurteams oft mit einer frustrierenden Realität konfrontiert: Wenn ein Problem auftritt, liefern die verfügbaren Informationen nicht genügend Details, um zu erklären, warum es dazu gekommen ist.
Herkömmliche Methoden zur Fehlerbehebung stützen sich in der Regel auf SPS-Diagnosen, SCADA-Trends, Historiendaten und Beobachtungen des Bedienpersonals. Obwohl diese Werkzeuge wertvolle Einblicke in den Anlagenbetrieb liefern, sind sie häufig durch Abtastraten und Datenauflösung eingeschränkt. Infolgedessen können zwischen den aufgezeichneten Messwerten kritische Ereignisse auftreten, die bei der Ursachenanalyse unentdeckt bleiben.
In vielen Fällen liegt das Problem nicht in einem Mangel an Daten, sondern in einem Mangel an ausreichend detaillierten Daten. Die hochfrequente Datenerfassung begegnet dieser Herausforderung, indem sie eine präzise, zeitlich synchronisierte Sicht auf das Maschinen- und Prozessverhalten bietet und es Ingenieuren ermöglicht, Ereignisse mit einer Genauigkeit zu rekonstruieren, die mit herkömmlichen Überwachungssystemen nicht möglich ist.
Warum herkömmliche Prozessdaten oft zu kurz greifen
Industrielle Historian- und SCADA-Systeme sind in erster Linie für die Produktionsüberwachung, Berichterstellung und Leistungsanalyse konzipiert. Sie eignen sich hervorragend zur Verfolgung langfristiger Trends und wichtiger Leistungsindikatoren, sind jedoch in der Regel nicht dafür ausgelegt, schnelle, vorübergehende Ereignisse zu erfassen, die innerhalb von Millisekunden auftreten.
Viele Produktionsprobleme haben ihren Ursprung genau in diesen kurzzeitigen Ereignissen. Typische Beispiele hierfür sind:
- Ein Ventil öffnet sich etwas später als erwartet.
- Eine Verriegelung wechselt nur für wenige Millisekunden den Zustand.
- Ein Sensor ist kurzzeitig gestört.
- Mehrere digitale Signale treten in der falschen Reihenfolge auf.
- Eine Schwingungsspitze löst einen Folgeeffekt aus, der in den aufgezeichneten Daten nicht mehr erkennbar ist.
Auch wenn jedes dieser Ereignisse für sich genommen unbedeutend erscheinen mag, können sie letztendlich zu Qualitätsmängeln, Prozessinstabilität oder unerwarteten Maschinenstillständen führen.
Die Herausforderung wird noch größer, wenn mehrere Ereignisse zusammenwirken. Ein Fehlerzustand kann nicht auf eine einzelne Ursache zurückzuführen sein, sondern auf eine bestimmte Abfolge von Signaländerungen, die innerhalb eines engen Zeitfensters auftreten. Wenn die verfügbaren Daten keine ausreichende Auflösung aufweisen, sind Ingenieure gezwungen, Annahmen darüber zu treffen, was passiert ist, anstatt sich auf objektive Beweise zu stützen.
Infolgedessen werden Fehlerbehebungsmaßnahmen oft zu zeitaufwändigen Prozessen, bei denen Möglichkeiten ausgeschlossen werden, anstatt nachweisbare Ursachen zu identifizieren.
Die Vorteile der hochfrequenten Datenerfassung
Die hochfrequente Datenerfassung mit dem iba-System bietet einen anderen Ansatz, indem Signale kontinuierlich mit deutlich höheren Abtastraten als bei herkömmlichen Überwachungssystemen aufgezeichnet werden. Anstatt allgemeine Trends zu analysieren, erhalten Ingenieure die Möglichkeit, die genauen zeitlichen Zusammenhänge zwischen Maschinensignalen, Sensoreingaben, Antriebsreaktionen und Steuerungsmaßnahmen zu beobachten. Ereignisse lassen sich in genau der Reihenfolge rekonstruieren, in der sie stattgefunden haben, sodass sich Untersuchungen auf Fakten statt auf Annahmen konzentrieren können.
Diese Transparenz ermöglicht es den Ingenieurteams:
- die Ereignisse, die zu einem Fehler geführt haben, nachzuverfolgen.
- die genauen zeitlichen Abläufe zwischen Signalen zu messen.
- Ablaufprobleme in automatisierten Prozessen zu erkennen.
- Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge zuverlässig zu analysieren.
- Prozessschwankungen zu quantifizieren, die andernfalls verborgen blieben.
- Verkürzen Sie die Zeit für die Fehlerbehebung, indem Sie sich direkt auf die Grundursache konzentrieren.
Durch die Erfassung von Prozessdaten mit einer Auflösung im Millisekunden- oder sogar Mikrosekundenbereich können Ingenieure genau feststellen, was vor, während und nach einer Störung geschehen ist. Anstatt sich auf wiederholte Tests und Trial-and-Error-Methoden zu verlassen, können Wartungsteams anhand der aufgezeichneten Daten die eigentliche Ursache eines Problems schneller und genauer identifizieren.
Erweiterung bestehender Automatisierungssysteme
Ein weit verbreiteter Irrtum ist, dass zur Erreichung dieses Niveaus an Diagnosefähigkeit eine vollständige Modernisierung der Automatisierungsinfrastruktur erforderlich ist. In der Praxis können viele Anlagen die Prozesstransparenz erheblich verbessern, ohne bestehende Steuerungssysteme zu ersetzen.
Eine spezielle Datenerfassungsplattform kann parallel zu etablierten SPS-, SCADA- und Historian-Umgebungen betrieben werden und so zusätzliche Informationen liefern, während die bestehende Automatisierungsarchitektur erhalten bleibt.
Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, ihre Diagnosefähigkeiten schrittweise auszubauen. Ingenieurteams erhalten Zugang zu detaillierteren Informationen, ohne die Produktion zu stören oder groß angelegte Automatisierungsprojekte durchführen zu müssen.
Plattformen wie ibaPDA wurden speziell für diesen Zweck entwickelt. ibaPDA erfasst, synchronisiert und speichert kontinuierlich Daten aus Automatisierungssystemen, Antrieben, Sensoren und industriellen Kommunikationsnetzwerken und bietet so einen umfassenden Überblick über das Maschinen- und Prozessverhalten in der gesamten Produktionsumgebung.
Überwachung industrieller Kommunikationsnetzwerke
Viele moderne Produktionsprozesse stützen sich in hohem Maße auf die industrielle Ethernet-Kommunikation. Mit zunehmender Komplexität der Maschinen lassen sich Kommunikationsprobleme mit herkömmlichen Diagnosemethoden oft nur schwer identifizieren.
Spezielle Profinet-Überwachungsgeräte erweitern die Systemtransparenz, indem sie Kommunikationsdaten direkt aus dem Netzwerk erfassen. So können Ingenieure sowohl Prozesswerte als auch das Kommunikationsverhalten beobachten, ohne dass umfangreiche Änderungen an SPS-Programmen erforderlich sind.
Dieser Ansatz bietet Zugang zu Informationen, die mit herkömmlichen Diagnosemethoden oft nur schwer zu erfassen sind, darunter:
- Das zeitliche Verhalten der Kommunikation.
- Netzwerkbezogene Zustandsänderungen.
- Zeitweise auftretende Kommunikationsstörungen.
- Signalwechselwirkungen zwischen mehreren Steuerungen.
- Kommunikationsabläufe, die einem Fehlerereignis vorausgehen.
Die Überwachung auf Netzwerkebene kann besonders wertvoll sein, wenn zeitweise auftretende Störungen untersucht werden, die sich nicht ohne Weiteres reproduzieren lassen. Indem die Diagnose über die SPS hinaus auf die Kommunikationsinfrastruktur selbst ausgeweitet wird, erhalten Ingenieure ein umfassenderes Verständnis der Systeme, an denen sie Fehlerbehebungsmaßnahmen durchführen.
Hochgeschwindigkeitserfassung jenseits herkömmlicher Überwachung
Einige industrielle Anwendungen erfordern deutlich höhere Abtastraten als diejenigen, die üblicherweise über Standard-Automatisierungssysteme verfügbar sind. Mechanische Ereignisse, Schwingungsphänomene, Energiestörungen und Sensordynamiken treten oft zu schnell auf, um mit herkömmlichen Datenerfassungsmethoden erfasst zu werden.
Spezielle Erfassungshardware wie dasibaPADU erfüllt diese Anforderungen, indem sie analoge und digitale Signale mit Abtastraten von bis zu 150 kHz aufzeichnet. Eine solche Hochfrequenzerfassung ermöglicht die Analyse von Signalverhalten, das andernfalls unsichtbar bliebe.
Diese Fähigkeit unterstützt eine breite Palette von Diagnose- und Analyseanwendungen:
- Sensordiagnostik.
- Schwingungsüberwachung.
- Mechanische Zustandsüberwachung.
- Energieanalyse.
- Untersuchungen zur Netzqualität.
- Dynamische Prozessanalyse.
Bei kurzzeitigen Ereignissen können bereits geringe Erhöhungen der Abtastfrequenz bisher verborgene Muster aufdecken. Die Hochgeschwindigkeitserfassung liefert den Detailgrad, der erforderlich ist, um subtile Prozesswechselwirkungen zu identifizieren, die letztendlich zu Produktionsausfällen, Geräteschäden oder Qualitätsmängeln führen können.
In vielen Untersuchungen ist nicht das Fachwissen das fehlende Glied in der Kette, sondern die Transparenz. Hochauflösende Daten liefern den Detailgrad, der erforderlich ist, um die Ursachen aufzudecken, die in herkömmlichen Trendanalysesystemen verborgen bleiben.
Dries Boone
Geschäftsführer, iba Benelux
Die Bedeutung einer gemeinsamen Zeitbasis
Eine der größten Herausforderungen bei der Fehlerbehebung in der Industrie ist die Fragmentierung von Informationen über mehrere Systeme hinweg.
Prozessdaten können in SPS-Historien gespeichert sein, elektrische Messwerte stammen möglicherweise von speziellen Überwachungsgeräten, Schwingungsdaten befinden sich in dedizierten Zustandsüberwachungssystemen und Qualitätsaufzeichnungen liegen in separaten Datenbanken vor. Jede Quelle enthält wertvolle Informationen, doch die Korrelation von Ereignissen wird schwierig, wenn Zeitstempel voneinander abweichen oder eine Synchronisation fehlt.
Zu den typischen isolierten Datenquellen gehören:
- SPS-Trenddaten.
- Elektrische Messwerte.
- Schwingungsüberwachungssysteme.
- Qualitätsdatenbanken.
- Beobachtungen von Bedienpersonal.
- Produktionsereignisprotokolle.
Das iba-System löst dieses Problem, indem es Informationen aus verschiedenen Quellen auf einer gemeinsamen Zeitachse synchronisiert. Dies ermöglicht es Ingenieuren, Ereignisse über mehrere Systeme hinweg mit hoher zeitlicher Genauigkeit zu vergleichen.
Um diese synchronisierten Datensätze über längere Zeiträume hinweg zu speichern, bietet ibaHD-Server eine skalierbare Historian-Umgebung für die Langzeitspeicherung und den zentralen Zugriff auf Prozessdaten. So können Ingenieurteams historische Ereignisse untersuchen und gleichzeitig auf hochauflösende Informationen zugreifen.
Wenn Maschinenzustände, Prozesswerte, Antriebsparameter, Netzwerkkommunikation und externe Messwerte alle dieselbe Zeitreferenz haben, wird das Erkennen von Zusammenhängen deutlich einfacher. Das Ergebnis ist ein klareres und vollständigeres Bild des Produktionsverhaltens während kritischer Ereignisse.
Daten in Erkenntnisse umwandeln
Die Erfassung von Prozessdaten ist nur der erste Schritt. Ingenieure müssen außerdem in der Lage sein, die aufgezeichneten Informationen effizient zu untersuchen, zu vergleichen und zu interpretieren.
Hier spielt ibaAnalyzer eine zentrale Rolle. Die Software ermöglicht es Anwendern, synchronisierte Prozessdaten zu visualisieren, Signale aus verschiedenen Quellen miteinander zu verknüpfen, Betriebsbedingungen zu vergleichen und aufgezeichnete Ereignisse detailliert zu analysieren. Durch die Bereitstellung einer einheitlichen Umgebung für die Datenauswertung hilft ibaAnalyzer Ingenieuren dabei, Muster zu erkennen, Hypothesen zu validieren und die Ermittlung der Grundursachen zu beschleunigen.
Prozessdaten durch visuelle Belege ergänzen
Obwohl Prozesssignale wichtige Informationen liefern, geben sie nicht immer das vollständige Bild wieder. Viele industrielle Probleme weisen eine physikalische oder visuelle Komponente auf, die sich allein anhand numerischer Daten nicht vollständig erfassen lässt.
Beispiele hierfür sind:
- Fehler bei der Materialpositionierung.
- Probleme bei der Handhabung von Produkten.
- Gelegentliche Staus.
- Mechanische Anomalien.
- Oberflächenfehler und Qualitätsprobleme.
Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, kann ibaPDA die Erfassung von Prozessdaten mit den von ibaCapture bereitgestellten Videoaufzeichnungen synchronisieren. Zusammen mit ibaPDA zeichnet ibaCapture Kamerabilder, HMI-Bildschirme und Messdaten entweder kontinuierlich oder ereignisgesteuert auf, sodass visuelle Informationen und Prozessdaten gemeinsam innerhalb eines gemeinsamen Zeitbezugssystems untersucht werden können. Wichtige Ereignisse können zudem automatisch als Momentaufnahmen zur späteren Untersuchung gespeichert werden.
Die aufgezeichneten Bilder werden Teil derselben Zeitachse wie Maschinensignale und Prozessmesswerte, sodass Ingenieure visuelle Ereignisse in direktem Zusammenhang mit den aufgezeichneten Prozessbedingungen überprüfen können.
Diese kombinierte Perspektive ermöglicht die gleichzeitige Auswertung von:
- Sensorwerten.
- Maschinenzustände.
- Antriebsverhalten.
- Energieverbrauch.
- Schwingungssignaturen.
- Im selben Moment aufgenommene Kamerabilder.
Bei der Untersuchung komplexer Produktionsprobleme liefert der visuelle Kontext häufig entscheidende Informationen, die die Ermittlung der Grundursache beschleunigen und Unsicherheiten während der Analyse verringern.
In der Praxis bewährt
Die hochfrequente Datenerfassung wird bereits in zahlreichen Branchen eingesetzt, um die Zeit für die Fehlerbehebung zu verkürzen, die Prozesstransparenz zu verbessern und die Ermittlung der Ursachen zu unterstützen. Eine Reihe von Kundenprojekten veranschaulicht, wie detaillierte, synchronisierte Prozessdaten Ingenieurteams dabei helfen können, von Annahmen zu einer evidenzbasierten Entscheidungsfindung überzugehen.
Von der Fehleranalyse zur kontinuierlichen Verbesserung
Unternehmen führen häufig hochfrequente Datenerfassung ein, um vor allem die Fehlerbehebung zu verbessern und Ausfallzeiten zu reduzieren. Der Nutzen detaillierter Prozessinformationen geht jedoch schnell weit über reine Instandhaltungsmaßnahmen hinaus.
Dieselben Daten, die bei der Fehleranalyse helfen, können auch für folgende Zwecke genutzt werden:
- Prozessoptimierung.
- Maßnahmen zur Energieeffizienz.
- Programme zur Qualitätsverbesserung.
- Strategien zur vorausschauenden Instandhaltung.
- Projekte zur Verbesserung der Gesamtanlageneffektivität (OEE).
- Studien zur Zuverlässigkeitstechnik.
Da Ingenieure Zugang zu detaillierteren Informationen über das Maschinen- und Prozessverhalten erhalten, lassen sich Möglichkeiten zur kontinuierlichen Verbesserung leichter identifizieren und quantifizieren. Bislang verborgene Prozessschwankungen werden messbar, was fundiertere operative Entscheidungen ermöglicht.
Im Laufe der Zeit entwickeln sich hochauflösende Prozessdaten von einer Ressource zur Fehlerbehebung zu einer strategischen Grundlage für datengestützte Verbesserungen in der Fertigung.
Fazit
Viele Industrieanlagen verfügen bereits über hochentwickelte Automatisierungssysteme, haben jedoch nach wie vor Schwierigkeiten, die Ursachen für sporadische Störungen, unerklärliche Qualitätsschwankungen und wiederkehrende Produktionsstörungen zu ermitteln. In solchen Situationen ist eine weitere Automatisierung oft nicht die Lösung. Was fehlt, ist ein detaillierter Einblick in die tatsächlichen Abläufe während kritischer Ereignisse.
Eine hochfrequente Datenerfassung schließt diese Lücke, indem sie das Prozess- und Maschinenverhalten in der für eine genaue Ursachenanalyse erforderlichen Detailtiefe erfasst. Durch die synchronisierte Aufzeichnung von Automatisierungsdaten, Netzwerkkommunikation, analogen und digitalen Hochgeschwindigkeitssignalen sowie sogar Kamerabildern erhalten Ingenieure einen umfassenden Überblick über Produktionsereignisse, die andernfalls verborgen blieben.
Durch die Kombination detaillierter Erfassungsfunktionen mit einer gemeinsamen Zeitreferenz über mehrere Datenquellen hinweg ermöglichen Lösungen wie ibaPDA es Wartungs- und Betriebsteams, von einer auf Annahmen basierenden Fehlerbehebung zu einer faktenbasierten Analyse überzugehen. In einem industriellen Umfeld, in dem jede Minute Ausfallzeit messbare Auswirkungen auf Produktivität und Rentabilität hat, kann die Fähigkeit, zu erkennen, was tatsächlich geschehen ist, den Unterschied ausmachen zwischen der wiederholten Behandlung von Symptomen und der dauerhaften Beseitigung der Grundursache.
- Verbinden
- Erwerben & Speichern
- Analysieren
- Historische Daten analysieren und durchsuchen
- Datensätze (Signale) vergleichen, quantifizieren, synchronisieren/ausrichten, korrelieren oder aggregieren
- Signale visualisieren und analysieren
- Anzeige von Videodaten, synchronisiert mit Prozessdaten
- Sensordaten zusammen mit Videodaten in einer zeit- oder längensynchronisierten Ansicht analysieren
- Signalbearbeitung mit sofortiger visueller Rückmeldung (WYSIWYG)
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
ibaPDA ermöglicht die kontinuierliche Erfassung und Synchronisation von Prozessdaten und hilft Ingenieuren dabei, Störungen wesentlich detaillierter zu untersuchen als mit herkömmlichen Überwachungssystemen. Während traditionelle Historien-Systeme für die langfristige Trendanalyse optimiert sind, übersehen sie oft schnelle Signaländerungen und kurzlebige Ereignisse, die zu Maschinenstörungen beitragen. Durch die synchronisierte Aufzeichnung von Informationen aus Automatisierungssystemen, Antrieben, Sensoren und industriellen Netzwerken können Ingenieure Ereignisse genau so rekonstruieren, wie sie sich zugetragen haben. Dies verbessert das Verständnis der zeitlichen Zusammenhänge, der Signalwechselwirkungen und des Prozessverhaltens im Zusammenhang mit einer Störung. Dadurch wird die Fehlerbehebung präziser, Ursachen lassen sich schneller identifizieren und wiederkehrende Produktionsprobleme können auf der Grundlage objektiver Beweise behoben werden.
ibaPDA erweitert in Kombination mit speziellen PROFINET-Überwachungsgeräten die Diagnosefunktionen auf die Kommunikationsebene industrieller Automatisierungssysteme. Anstatt sich ausschließlich auf die Steuerungsdiagnose zu verlassen, erhalten Ingenieure Einblick in die Netzwerkaktivität, das Kommunikations-Timing, Zustandsübergänge und Signalwechselwirkungen zwischen den verbundenen Geräten. Dies ist besonders wertvoll bei der Untersuchung sporadischer Fehler, die sich nicht ohne Weiteres reproduzieren lassen. Kommunikationsbedingte Störungen hinterlassen in den Standardprotokollen der Steuerungen oft kaum Spuren, was die Ermittlung der Grundursache erschwert. Durch die Erfassung von Informationen auf Netzwerkebene neben den Prozessdaten erhalten Ingenieurteams ein umfassenderes Bild des Systemverhaltens und können Kommunikationsereignisse effektiver mit Maschinenreaktionen in Zusammenhang bringen.
ibaPADU wurde für Anwendungen entwickelt, die deutlich höhere Abtastraten erfordern, als sie herkömmliche Automatisierungsplattformen bieten können. Durch die Aufzeichnung analoger und digitaler Signale mit Raten von bis zu 150 kHz ermöglicht es eine detaillierte Analyse sich schnell ändernder Phänomene wie Schwingungsereignisse, Sensordynamik, Energiestörungen und komplexes Maschinenverhalten. Die Hochgeschwindigkeitserfassung hilft dabei, Muster und Wechselwirkungen aufzudecken, die aufgrund unzureichender zeitlicher Auflösung sonst verborgen blieben. Diese zusätzliche Detailtiefe ermöglicht eine präzisere Untersuchung mechanischer und prozessbezogener Probleme. Für Wartungs- und Ingenieurteams bedeutet dies einen besseren Einblick in kritische Ereignisse und eine solidere analytische Grundlage für die Diagnose von Produktionsausfällen, Qualitätsproblemen und anlagenspezifischen Anomalien.
Der ibaHD-Server bietet eine skalierbare Umgebung zur Speicherung synchronisierter Prozessdaten und deren Bereitstellung für langfristige Analysen. Die Fehlerbehebung in der Industrie erfordert häufig Informationen aus verschiedenen Quellen, darunter Automatisierungssysteme, elektrische Messungen, Zustandsüberwachungsanwendungen und Qualitätsaufzeichnungen. Wenn diese Datensätze eine gemeinsame Zeitreferenz haben, können Ingenieure Ereignisse weitaus genauer miteinander in Zusammenhang bringen. Die zentralisierte Speicherung bewahrt diese synchronisierten Informationen und stellt sicher, dass historische Daten für zukünftige Analysen zugänglich bleiben. Dies ist besonders wertvoll bei der Untersuchung seltener Störungen oder der Auswertung des Produktionsverhaltens über längere Zeiträume. Durch die Pflege einer einheitlichen und zeitkonsistenten Datenbasis können Unternehmen sowohl die Diagnosegenauigkeit als auch die betriebliche Transparenz verbessern.
ibaCapture kombiniert zusammen mit ibaPDA die synchronisierte Aufzeichnung von Kamerabildern, HMI-Bildschirmen und Prozessdaten in einer gemeinsamen Zeitleiste. So können Ingenieure visuelle Beweise parallel zu Maschinensignalen, Betriebsbedingungen und Messdaten aus genau demselben Zeitpunkt untersuchen. Viele Qualitäts- und Produktionsprobleme hängen mit physikalischen Ereignissen zusammen, die sich nicht allein anhand von Zahlenwerten vollständig erklären lassen. Durch die Verknüpfung von Bildern mit Prozessinformationen können Teams Probleme beim Materialtransport, mechanische Unregelmäßigkeiten, sporadische Staus oder Oberflächenfehler besser verstehen. Die synchronisierte Ansicht verbessert die Rekonstruktion von Ereignissen erheblich, hilft bei der Validierung technischer Annahmen und ermöglicht eine effizientere Fehlerbehebung auf der Grundlage sowohl visueller als auch analytischer Belege.
