Smart Spaces

Predictive Maintenance – frühzeitig wissen, was bald kaputtgeht

Author: Armin Anders, Vice President Business Development, EnOcean
Issue 02-2019: read all articles online read as pdf

In der klassischen Gebäudeautomation steuern seit vielen Jahren Sensoren auf Basis der erfassten Daten zuverlässig Beschattungssysteme, die Lichtsteuerung sowie die Heiz-, Klima- und Lüftungstechnik (HKL). In Verknüpfung mit dem Internet of Things (IoT) liefern Sensoren heute nicht nur Daten, sondern bilden nicht weniger als die Grundlage für die Digitalisierung von Gebäuden und technischen Anlagen.

Ging es anfangs den Unternehmen vor allem darum, ihre Prozesse mit IoT-Projekten zu optimieren, liegt heute der Fokus zudem auf der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle. Als gutes Beispiel dient das Facility Management. Zusätzlich zur reinen Gebäudeverwaltung bieten bereits einige Facility Management-Unternehmen neue digitale Services dank IoT an. Kabellose und wartungsfreie Sensoren vernetzen das Gebäude und verschaffen einen digitalen 360-Grad-Blick, um zum Beispiel die Raumnutzung oder Reinigung transparent zu machen und dem tatsächlichen Bedarf anzupassen. EnOcean liefert mit seinen Sensoren die Rohdaten für die dazu nötige Analyse auf cloudbasierten Plattformen. Parallel zu dieser Entwicklung rückt das bedarfsorientierte Instandhaltungs-Konzept Predictive Maintenance in den Fokus von Facility Managern.

Was ist Predicitive Maintenance?

In Gebäuden oder Industrieanlagen sind Motoren und Maschinen jeglicher Art und Größe das Herzstück – ohne sie droht Stillstand: Die Heizung läuft beziehungsweise der Aufzug fährt nicht mehr, die Kühlung in einem Rechenzentrum fällt aus oder die Produktion kommt temporär zum Erliegen. Daher tüfteln Facility Manager und Anlagenbetreiber schon lange an Möglichkeiten, wie sie die Wartung von technischen Anlagen kostengünstig und dennoch mit maximalem Effekt – sprich möglichst ohne Ausfall – optimieren können.

Neue technische Entwicklungen – unter anderem in der Sensorik – hieven das Wartungskonzept Predictive Maintenance ganz oben auf die Agenda. Dies ist zwar nicht wirklich neu, aber erst mit der heutigen Technik ist es für den breiten Einsatz tauglich und das Kosten-Nutzen-Verhältnis positiv.

Die sogenannte „vorausschauende Instandhaltung oder Wartung“ erfasst sensorbasiert den Zustand von Maschinen, verknüpft ihn mit historischen Daten bzw. Normwerten und leitet daraus Vorhersagen für einen möglichen Ausfall ab. Predictive Maintenance spart Kosten, indem es einen (unnötigen) Stillstand von Anlagen und einen Produktionsausfall im Vorfeld verhindert. Regelmäßig angesetzte Wartungsintervalle (Preventive Maintenance) oder der Worst Case – nämlich die Ad hoc-Reparatur bei einem Ausfall – lassen sich damit vermeiden. Datenbasierte, vorausschauende Wartung erlaubt es außerdem, die Ersatzteillieferung und den Einsatz der Servicetechniker dem Bedarf entsprechend zu planen.

Interoperable Komponenten

Für die vorausschauende Instandhaltung müssen viele Komponenten perfekt zusammenspielen, um den bestmöglichen Zeitpunkt für die Wartung zu berechnen. Grundvoraussetzung ist die Datenerfassung mittels Sensoren: Sie liefern in Echtzeit die nötigen Informationen, um den aktuellen Zustand bewerten zu können und künftige Trends aufzuzeigen. Dazu gehören zum Beispiel Abweichungen von Normwerten und -verläufen in Bezug auf Temperatur, Feuchtigkeit oder Vibration.

Mögliche Einsatzszenarien sind:

Temperartursensoren an Schaltschränken in Rechenzentren geben Alarm, wenn eine Überhitzung und damit ein Ausfall drohen.
Sensoren messen an den Kabeln eines Ventilators die Temperatur, um über den Stromverlauf herauszufinden, wie lange der Motor noch laufen wird.
Feuchtigkeitssensoren in Heizungskellern überwachen, ob Wasser austritt.
Temperatursensoren überwachen Pumpen, Bremsen, Getriebe, Motoren oder Kühlaggregate.
Differenzdrucksensoren messen den Zustand eines Filters.
Sensoren messen den Füllstand eines Behälters durch das „Zählen“ der Pumpvorgänge, indem jeder Stromimpuls, der einen Pumpvorgang auslöst, erfasst wird.

Die Rohdaten der Sensoren werden über ein Gateway in die Cloud geliefert und dort für die weitere Analyse visualisiert. Mit dem so erstellten Digitalen Zwilling des Gebäudes oder der Industrieanlage erkennt das technische Facility Management, welche Produkte Merkmale eines baldigen Ausfalls aufzeigen.

Kosten sparen durch energieautarke Funksensoren

Umfragen zeigen: Viele Unternehmen geben als Hemmschuh für IoT-Projekte wie Predictive Maintenance fehlende Daten an. Tatsache ist, dass diese Daten in den Unternehmen vorhanden sind, aber erfasst und nutzbar gemacht werden müssen. Dabei muss natürlich ein definierter Kostenrahmen eingehalten werden.

Insbesondere in Bestandsgebäuden oder bei bereits bestehenden technischen Anlagen bieten sich daher funkbasierte Sensoren für die Datenerfassung an. Damit sparen sich die Unternehmen eine teure Nachrüstung – vor allem verursacht durch das Einziehen von Kabeln in die Decken und Wände. An eingebauten technischen Anlagen können die kabellosen Sensoren ebenfalls flexibel angebracht werden, selbst an Stellen, die schwer zugänglich sind.

Je nach Größe des Projekts werden unter Umständen hunderte bis tausende Sensoren benötigt. Sinnvoll sind daher energieautarke Funksensoren, die die Energy Harvesting-Technologie nutzen und ihre Energie direkt aus ihrer Umgebung beziehen. Die EnOcean-Sensoren nutzen zum Beispiel kleine Solarzellen, kinetische Energie oder Temperaturunterschiede, um per Funk die Daten in die Cloud zu übermitteln. Folgekosten, verursacht durch regelmäßiges Batteriewechseln, entfallen.

Den richtigen Partner finden

IoT-Projekte sind in der Regel komplex, aber es zeichnet sich auch immer mehr eine Standardisierung ab. Teilweise gibt es sogar schon fertige IoT-Pakete von verschiedenen Herstellern, die sich zusammengeschlossen haben. Arbeiten Hardware- und Software-Hersteller, Systemintegratoren und Cloud-Anbieter Hand in Hand, profitiert der Kunde deutlich. Die EnOcean Alliance bildet für solche Vorhaben eine Keimzelle. Denn innerhalb der Alliance hat sich ein Ökosystem mit mehr als 400 Partnern gebildet, das IoT-Projekte wie Predictive Maintenance erfolgreich umsetzen kann. Langjährige Partnerschaften und zertifizierte, offene Standards und Schnittstellen gewährleisten die Interoperabilität der verschiedenen Produkte und Lösungen und tragen damit zum Projekterfolg bei.

www.enocean.de