Maximale Netzsicherheit für Offshore-Windenergie
GE Vernova setzt beim Projekt in Sofia auf das iba-System
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Zustandsbewertung mithilfe aussagekräftiger Kennwerte
Schwingungsüberwachung leichtgemacht
Komplexitätsreduzierung durch Berechnung von KPIs aus Schwingungs- und Maschinendaten in ibaPDA mit ibaInSpectra
Ein Kunde aus der Luftfahrtindustrie betreibt eine Reibschweißmaschine für die Fertigung von Triebwerksteilen.
Eine möglichst hohe und langfristige Verfügbarkeit der Maschine ist hierbei sehr wichtig. Jedoch war das bisherige Schwingungsanalysesystem in die Jahre gekommen und der dazugehörige Betreuungsvertrag mit einem externen Dienstleister ausgelaufen. Damit konnte die Überwachung und Diagnose der Maschine nicht mehr sichergestellt werden.
Um an dieser Stelle die Schwingungsüberwachung der Maschine weiterhin zu gewährleisten und intern für mehr Transparenz zu sorgen, entschied sich das Unternehmen schließlich, das Altsystem abzulösen. Dabei sollte auch neben der Verschleißüberwachung, basierend auf Schwingungsdaten, auch dem aktuellen Betriebszustand der Maschine mehr Aufmerksamkeit gewidmet werden, wobei die bestehenden Messstellen aber nicht verändert wurden. Eine wichtige Anforderung für den Kunden an das System war es zudem, gut interpretierbare Daten zu liefern, diese für Vergleiche aufzubereiten und letztlich für Langzeittrends zu speichern.
Auf der Suche nach einer geeigneten Lösung entschied sich das Unternehmen schließlich für das iba-System, das, neben der technischen Leistungsfähigkeit, vor allem mit Flexibilität, Offenheit und umfassender Datenanalysefähigkeit punkten konnte: Im iba-System können sowohl Steuerungs- als auch die Daten der Schwingungssensoren synchron erfasst und zu aussagekräftigen Kennwerten (beispielsweise der Effektivwert der Schwinggeschwindigkeit oder der Crestfaktor) gerechnet werden. Damit lassen sich unterschiedliche Maschinenzustände wie etwa der Aufwärmlauf oder Schweißungsvorgänge mit unterschiedlichen Schwungmassen unkompliziert und getrennt voneinander überwachen – auch ohne tiefgehende Kenntnisse im Bereich Condition Monitoring.
Dies erleichtert die Arbeit des Kundenpersonals und sorgt für eine höhere Reaktionsgeschwindigkeit und Diagnosefähigkeit im Fehlerfall. Zudem konnten mit Installation des iba-Systems zahlreiche neu hinzugekommene Anforderungen abgedeckt werden.
Mit ibaInSpectra können wir komplizierte Signale in simple Indikatoren übersetzen und dem Kunden somit aussagekräftige Daten zum Maschinenzustand bereitstellen.
Eugen Graz
Application & Consulting Ingenieur, iba AG
Die Technik
Über acht Vibrationssensoren werden die Schwingungen entlang der Rotationsschweißmaschine erfasst und in ibaPDA aufgezeichnet. Zusätzlich dazu werden in ibaPDA, zeitsynchron die relevanten Prozessdaten der Maschine direkt aus S7-SPS erfasst. In ibaInSpectra werden anschließend die definierten Kennwerte berechnet und dem jeweiligen Betriebszustand zugeordnet. Anhand dieser können erste Überprüfungen des Maschinenzustands erfolgen, so werden etwa die Schwinggeschwindigkeiten mit den entsprechenden Alarm- und Warnwerten vergleichen.
Zur Trendanalyse wurde zudem ein Dashboard für den Anlagenbediener erstellt, das die Daten anhand der jeweiligen Betriebseinstellung filtert und visualisiert. Alle erfassten Schwingungsrohdaten, KPIs und Maschinenprozessdaten werden automatisch mit der iba Datenverarbeitung, mittels ibaDatCoordinator und ibaAnalyzer, in die kundeneigene Datenbank exportiert und dort langfristig gespeichert. Dies ermöglicht einmal das Trending über größere Zeiträume und zusätzlich per Drill-down die nachträgliche Detailanalyse auf Rohdatenbasis, denn gerade im Abweichungs- oder Fehlerfall ist dies für Experten von hoher Relevanz.
Während des Projektverlaufs unterstützte iba bei der Systemauslegung, der Einrichtung und Konfiguration des iba-Systems, bei der Definition und Berechnung der notwendigen KPIs und bei der Erstellung eines ibaAnalyzer-Profils für tiefergehende Offline-Analysen.
Testen Sie jetzt das iba-System!
Laden Sie sich die Demo von ibaPDA und ibaAnalyzer herunter und optimieren Sie noch heute Ihre Prozesse. Testen Sie es 30 Tage lang kostenlos!
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Reduzierung der Komplexität durch Berechnung von KPIs aus Schwingungs- und Maschinendaten in ibaPDA mit ibaInSpectra.
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Häufig gestellte Fragen (FAQ)Schwingungsrohdaten lassen sich durch die Berechnung standardisierter KPIs wie Effektivwert oder Crestfaktor in interpretierbare Zustandsindikatoren überführen. Mit ibaInSpectra erfolgt diese Transformation direkt auf Basis synchron erfasster Daten aus Sensorik und Steuerung. Die Berechnung erfolgt kontextbezogen je nach Betriebszustand der Maschine. Dadurch wird die Komplexität reduziert und eine schnelle Bewertung des Maschinenzustands ermöglicht.
Eine differenzierte Analyse erfordert die kontextabhängige Bewertung von Schwingungsdaten je nach Betriebspunkt. Mit ibaInSpectra lassen sich Kennwerte spezifischen Zuständen wie Anlauf, Aufwärmen oder Produktionsphasen zuordnen. Dadurch können Trends und Abweichungen präziser interpretiert werden. Die Kombination mit ibaPDA stellt sicher, dass alle relevanten Prozessparameter in die Bewertung einfließen.
Ein praxisnaher Ansatz besteht darin, komplexe Signalverläufe in leicht verständliche Kennwerte zu abstrahieren. ibaPDA erfasst dabei sowohl Schwingungs- als auch Prozessdaten zeitsynchron, während ibaInSpectra daraus automatisch bewertbare KPIs generiert. Diese können direkt mit Grenzwerten verglichen und visualisiert werden. So wird die Zustandsüberwachung auch für Bedienpersonal ohne tiefgehende Schwingungsanalyse-Expertise zugänglich.
Für nachhaltige Analysen ist die Kombination aus KPI-basiertem Trending und Rohdatenspeicherung entscheidend. Über ibaDatCoordinator und ibaAnalyzer können Daten automatisiert verarbeitet, exportiert und langfristig gespeichert werden. KPIs ermöglichen schnelle Trendanalysen, während Rohdaten für tiefgehende Untersuchungen im Fehlerfall verfügbar bleiben. Dies schafft eine robuste Grundlage für kontinuierliche Optimierung und Ursachenanalyse.
Frühzeitige Fehlererkennung basiert auf der kontinuierlichen Überwachung definierter Kennwerte im Vergleich zu Alarm- und Warnschwellen. ibaInSpectra berechnet diese KPIs in Echtzeit und ermöglicht eine sofortige Bewertung. In Kombination mit ibaPDA werden relevante Prozesskontexte berücksichtigt, wodurch Fehlinterpretationen reduziert werden. Dies erhöht die Reaktionsgeschwindigkeit und verbessert die Anlagenverfügbarkeit nachhaltig.
Schwingungsrohdaten lassen sich durch die Berechnung standardisierter KPIs wie Effektivwert oder Crestfaktor in interpretierbare Zustandsindikatoren überführen. Mit ibaInSpectra erfolgt diese Transformation direkt auf Basis synchron erfasster Daten aus Sensorik und Steuerung. Die Berechnung erfolgt kontextbezogen je nach Betriebszustand der Maschine. Dadurch wird die Komplexität reduziert und eine schnelle Bewertung des Maschinenzustands ermöglicht.
Eine differenzierte Analyse erfordert die kontextabhängige Bewertung von Schwingungsdaten je nach Betriebspunkt. Mit ibaInSpectra lassen sich Kennwerte spezifischen Zuständen wie Anlauf, Aufwärmen oder Produktionsphasen zuordnen. Dadurch können Trends und Abweichungen präziser interpretiert werden. Die Kombination mit ibaPDA stellt sicher, dass alle relevanten Prozessparameter in die Bewertung einfließen.
Ein praxisnaher Ansatz besteht darin, komplexe Signalverläufe in leicht verständliche Kennwerte zu abstrahieren. ibaPDA erfasst dabei sowohl Schwingungs- als auch Prozessdaten zeitsynchron, während ibaInSpectra daraus automatisch bewertbare KPIs generiert. Diese können direkt mit Grenzwerten verglichen und visualisiert werden. So wird die Zustandsüberwachung auch für Bedienpersonal ohne tiefgehende Schwingungsanalyse-Expertise zugänglich.
Für nachhaltige Analysen ist die Kombination aus KPI-basiertem Trending und Rohdatenspeicherung entscheidend. Über ibaDatCoordinator und ibaAnalyzer können Daten automatisiert verarbeitet, exportiert und langfristig gespeichert werden. KPIs ermöglichen schnelle Trendanalysen, während Rohdaten für tiefgehende Untersuchungen im Fehlerfall verfügbar bleiben. Dies schafft eine robuste Grundlage für kontinuierliche Optimierung und Ursachenanalyse.
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