Das Ziel dieser Hausarbeit ist es, ein sensorbasiertes Überwachungssystem von THK vorzustellen. Die Definition der Kriterien für die Auswahl eines adäquaten Schmiermediums und die Analyse von Schadensbildern von wälzgelagerter Linearführungen auf mögliche Ausfallursachen.
Ungeplante Maschinenausfälle können nicht nur das eigene Unternehmen, sondern viele andere Bereiche der Lieferkette negativ beeinflussen. Daher ist es wichtig, den Ausfall von Maschinenkomponenten zu vermeiden oder im Vorfeld zu erkennen. Das Unternehmen Senseye Ltd. hat 72 Industrieunternehmen befragt. Der Bericht stellt fest, dass große Produktionsanlagen in der Regel 323 Produktionsstunden pro Jahr aufgrund von Maschinenstillständen verlieren. Die erschütternden Gesamtkosten für entgangenen Umsatz, Bußgelder, Maschinenneustarts usw. beliefen sich auf 532.000 US-Dollar pro Stunde. Das sind 172 Millionen US-Dollar pro Jahr.
Abhilfe kann Predictive Maintenance und das Internet of Things schaffen. Unter dem Namen, ,,OMNIedge’’ bietet das Unternehmen THK GmbH ein einsatzfertiges Sensorik System an, um Linearführungen über die gesamte Lebensdauer zu überwachen. In vielen Produktionsanlagen kommen lineare Bewegungen vor, somit sind Linearführungen wichtige Komponenten in einer Maschine. Mit dem Einsatz von OMNIedge kann ein bestmöglicher Zeitpunkt für eine Wartung oder der rechtzeitige Austausch von Linearführungen ermittelt werden, bevor es zu zeit- und kostenintensiven Maschinenausfällen kommt.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Forschungsfragen
1.3 Zielsetzung der Arbeit
2 Definition und Grundlagen
2.1 vorrauschauende Instandhaltung / Predictive Maintenance
2.2 THK GmbH
2.3 OMNIedge – Der IoT Service für die Lineartechnik
2.4 Funktionsweise Sensorik basierter Zustandsüberwachung
3 Auswahl Schmiermedien und Ausfälle von Wälzlager
3.1 Wälzkörper gelagerte Linearführungen
3.2 Kriterien für die Auswahl eines Schmiermediums
3.3 Analyse auf mögliche Ausfallursachen
4 Schlussbetrachtung
4.1 Wirtschaftliche Betrachtung
4.2 Zusammenfassung und Erkenntnisse
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit analysiert den Einsatz von Predictive Maintenance zur Vermeidung ungeplanter Maschinenausfälle in der Lineartechnik. Dabei wird untersucht, wie sensorbasierte IoT-Systeme, speziell das OMNIedge-Konzept der THK GmbH, Anwender bei der Zustandsüberwachung und Wartungsoptimierung unterstützen können.
- Methoden und Phasen der vorausschauenden Instandhaltung
- Technologische Funktionsweise von IoT-Sensorik
- Bedeutung der korrekten Schmiermedienauswahl für Wälzlager
- Analyse von Schadensbildern und Ausfallursachen
- Wirtschaftliche Aspekte und IT-Sicherheitsanforderungen von IoT-Lösungen
Auszug aus dem Buch
2.1 vorrauschauende Instandhaltung / Predictive Maintenance
Predictive Maintenance (vorausschauende Instandhaltung) ist eine Ausdehnung der zustandsabhängigen Instandhaltung. Die Aufgabe ist Anlagenfehler zu prognostizieren und auszuwerten. Wie auch die zustandsabhängige Instandhaltung hat PM das Ziel, Maschinenteile und Maschinen weit auszuschöpfen. Es sollen dadurch Maschinenausfälle verhindert werden. An den Maschinenteilen angebrachten Sensoren sammeln die Informationen und senden diese an eine Datenbank. Anhand der gesammelten Daten werden dann durch verschiedene Maßnahmen baldige mögliche Ausfälle oder Schwierigkeiten prognostiziert. Mit den über einen längeren Zeitraum gesammelten Daten kann ein mögliches Ausfallverhalten von Maschinen und Maschinenteilen vorausgesagt werden. Es können dann, bevor Störungen auftreten Wartungspläne erstellt werden und die benötigten Ersatzteile im Voraus beschafft werden. Die Vermeidung und Reduktion von Produktionsausfällen werden dadurch günstig beeinflusst. Mit verschiedenen Konzepten für eine vorrauschauende Instandhaltung, die den Zustand der Maschinen überwachen, sind Anlagenbetreiber imstande, die Instandhaltung bezüglich der Ersatzteile und Personal zu planen und zu optimieren.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die Problematik ungeplanter Maschinenausfälle ein und definiert das Ziel der Arbeit, ein sensorbasiertes Überwachungssystem von THK vorzustellen.
2 Definition und Grundlagen: Das Kapitel erläutert die theoretischen Grundlagen der vorausschauenden Instandhaltung sowie das spezifische IoT-Servicekonzept OMNIedge der THK GmbH.
3 Auswahl Schmiermedien und Ausfälle von Wälzlager: Hier werden Anforderungen an Linearführungen, die Bedeutung der korrekten Schmiermedienwahl sowie typische Ausfallursachen bei Wälzlagern detailliert behandelt.
4 Schlussbetrachtung: Dieses Kapitel diskutiert wirtschaftliche sowie sicherheitsrelevante Aspekte bei der IoT-Implementierung und fasst die gewonnenen Erkenntnisse der Arbeit zusammen.
Schlüsselwörter
Predictive Maintenance, vorausschauende Instandhaltung, IoT, Internet of Things, OMNIedge, THK, Sensorik, Zustandsüberwachung, Linearführungen, Wälzlager, Schmiermedium, Maschinenausfall, Industrie 4.0, Instandhaltungsstrategie, Wartungsoptimierung
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundlegend?
Die Arbeit befasst sich mit modernen Strategien der Instandhaltung, insbesondere mit Predictive Maintenance, um die Verfügbarkeit von Produktionsmaschinen zu erhöhen.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Felder umfassen die IoT-Technologie, sensorbasierte Zustandsüberwachung, die Instandhaltung von Linearkomponenten und die wirtschaftliche sowie sicherheitstechnische Bewertung dieser Systeme.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist die Vorstellung des OMNIedge-Überwachungssystems von THK und die Analyse der Faktoren, die zu einem vorzeitigen Ausfall von Linearführungen führen können.
Welche wissenschaftliche Methode wurde verwendet?
Die Arbeit stützt sich auf eine theoretische Analyse bestehender Konzepte der vorausschauenden Instandhaltung sowie eine technische Untersuchung der Sensorik-Technologien anhand von Literatur und Fachinformationen.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Im Hauptteil werden die theoretischen Grundlagen des Predictive Maintenance, die Funktionsweise des OMNIedge-Systems, die Kriterien für Schmiermedien sowie Ursachen für Wälzlagerausfälle detailliert beschrieben.
Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Predictive Maintenance, IoT, OMNIedge, Lineartechnik, Sensorik und Instandhaltungsstrategien.
Warum ist die Wahl des Schmiermediums für Linearführungen so bedeutend?
Die Falschauswahl des Schmiermediums und eine mangelhafte Schmierung sind laut Arbeit die Hauptursachen für den vorzeitigen Ausfall von Linearführungen und Wälzlagern.
Welche datenschutzrechtlichen Herausforderungen entstehen durch IoT in der Industrie?
Unternehmen sehen den Datenfluss oft kritisch, da Anbieter für die Algorithmus-Optimierung Zugriff auf sensible Kundendaten benötigen, was zu Bedenken bezüglich Datenschutz und Wettbewerbsvorteilen führt.
- Arbeit zitieren
- Cataldo Bosso (Autor:in), 2023, Der IoT Service "OMNIedge" von THK für die Lineartechnik. Funktion und Analyse, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1326081
