Intelligente Zustandsprognose und vorausschauende Instandhaltung

Produktbeschreibung

Management summary

„Prognostics and Health Management“ (PHM) ist eine noch junge Fachdisziplin, die in den letzten Jahren zunehmend an Bedeutung gewonnen hat. Sie umfasst alle relevanten Themenbereiche, die für eine Zustandsbeurteilung von technischen Systemen sowie für die Vorhersagen oder Prognosen (Prognostics) der weiteren Entwicklung dieses Zustands in der nahen oder fernen Zukunft erforderlich sind. Prognosen können auf unterschiedlichen Konzepten aufbauen, je nach Zielsetzung, Menge und Informationsgehalt der verfügbaren Daten:

• Ereignis-Zeit-Analysen
• Schadensakkumulation
• Datenbasiere Prognosen
• Modellbasierte Prognosen

Das „Health Management“ baut auf den Prognosen auf und umfasst alle Maßnahmen, die den funktionalen Zustand des Systems erhalten, beispielsweise in Form einer vorausschauenden Instandhaltung. Es geht also um die Ermöglichung optimaler Entscheidungen. Diese stehen meist im Kontext der Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit, Instandhaltbarkeit, Sicherheit oder Nachhaltigkeit. Zuverlässigkeit oder Verfügbarkeit von Produktionsmitteln sind Kriterien, die die Lebenszykluskosten einer Leistungserbringung maßgeblich beeinflussen. Führt ein Produktionsmittel, dass die geforderte Funktionalität unerwartet nicht mehr erfüllt, zu einem Leistungsausfall, so führt dies in der Regel
zu erheblichen Mehrkosten, die unbedingt durch eine vorausschauende Instandhaltung zu vermeiden sind.

Die Konzepte der zustandsorientierten und vorausschauende Instandhaltung sind Grundlage des PHM. Die Erkenntnisse zu zukünftigen Zuständen, die mittels Verfahren der Prognose gewonnen werden, werden beim PHM zur Entscheidungsfindung herangezogen. Aus ihnen werden entsprechende Maßnahmen zur Instandhaltung oder Betriebsweise der Komponenten oder des Gesamtsystems abgeleitet.

Die für PHM-Lösungen verwendeten Modelle und Verfahren benötigen Daten aus den Prozessen, um die
richtigen Informationen zu gewinnen und Entscheidungen ableiten zu können. Diverse Messgrößen werden erfasst, ausgewertet und beurteilt. Die Einführung von PHM zielt auch auf eine stärker automatisierte und digitalisierte Entscheidungsfindung in der Instandhaltung ab. In vielen Branchen sind jedoch Gesetze, Regelwerke, Sicherheitsrichtlinien und ähnliches zu beachten, die einem flexibleren Vorgehen, wie mit PHM verbunden, entgegenstehen können. Entscheidungen für PHM-Lösungen sind strategischer Natur und haben tiefergreifende Auswirkungen auf die Prozesse in der Organisation. Entsprechend sollten damit verbundene Investitionsentscheidungen auch im mittel- bis langfristigen Rahmen beurteilt werden. Oftmals scheitern Umsetzungen, weil sich kurzfristige Business-Cases als unwirtschaftlich erweisen, längerfristige Effekte aber nicht ausreichend bewertet und berücksichtigt werden.

Der direkte Vorteil des Einsatzes von Prognoseverfahren ist, besser abschätzen zu können, welche weitere Zustandsentwicklung – in der Regel Degradation – eine Komponente durchlaufen wird. Daraus können Erkenntnisse über die verminderte Funktionsfähigkeit sowohl der Komponenten als auch des Gesamtsystems abgeleitet oder Vorhersagen von Fehlerzuständen bis hin zu Ausfällen getroffen werden. Dieses Wissen über die zukünftige Entwicklung ermöglicht die Ableitung konkreter Maßnahmen, um der Degradation entgegenzuwirken (Instandhaltungsaktivitäten) und um betriebliche Maßnahmen zum Umgang mit der Verschlechterung abzustimmen. Vorteile des Einsatzes von PHM-Lösungen sind:

• Reduktion der Kosten für die Instandhaltung – Komponenten können mit einem besseren Verständnis der Zustandsentwicklung gezielt länger genutzt werden, wodurch Ersatzteilkosten und Umbaukosten reduziert werden können.
• Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit der Anlagen werden maximiert und Produktionskapazitäten optimiert.
• Erhöhung der Versorgungs- und/oder Betriebssicherheit
• Verlängerung der Lebensdauer von Komponenten und Systemen mit dem Effekt, dass die Lebenszykluskosten gesenkt werden.

Inhalt
Management summary 1
Vorwort 2
Autorenteam 3
1 Einleitung 7
2 Grundidee des Prognostics and Health Managements 8
3 Fallbeispiel Transportroboter 11
3.1 System 11
3.2 Daten 12
3.3 Diagnose 12
3.4 Prognose 14
3.5 Health Management 14
4 Ansätze und Konzepte im Prognostics 16
4.1 Ereignis-Zeit-Analysen 16
4.2 Schadensakkumulation 17
4.3 Modellbasierte Prognose 17
4.4 Datenbasierte Prognose 17
4.5 Vor- und Nachteile 18
5 Ansätze und Konzepte im Health Management 20
5.1 Arten der Instandhaltung 20
5.2 Vorgehen zur Zustandsbewertung und Entscheidungsfindung 21
5.3 Skalierung der Instandhaltungsziele 22
5.4 Vorteile des Health Managements 23
6 Beispiele für den Einsatz von PHM in unterschiedlichen Industrien 25
6.1 PHM im Bereich Verkehrsinfrastrukturen 25
6.2 HM im Bereich der Luftfahrt 26
6.3 PHM im Bereich der Windenergie 27
6.4 PHM im Bereich der Medizintechnik 29
6.5 PHM im Bereich der Automobilindustrie 30
6.6 PHM im Bereich Verbrennungs-motoren (mobile Antriebe) 31
7 Orientierung bei der Umsetzung von PHM 33
Glossar 35
Schrifttum 36

Keywords: PHM, Anomaliedetektion, modellbasierte Prognose, Instandhaltung, Degradationsverlauf, Ergebnis-Zeil-Analyse, prognistic, health management, phm, condition based maintenance, condition monitoring, life cicle cost, LCC, remaining useful life, RUL