Datengesteuerte Instandhaltung in der Praxis: ΔP-basierte Filterüberwachung am Heller H6000-System
ΔP-basierte sensorische Zustandsüberwachung an einem Heller H6000-Absaugsystem – mit Echtzeitüberwachung und Funktionen zur vorausschauenden Wartung.
Datengesteuerte Instandhaltung in der Praxis
Wie hat ein ΔP-Sensor den kritischen Zustand eines Heller H6000-Absaugsystems im Voraus erkannt?
Moderne industrielle Instandhaltung dreht sich nicht mehr ausschließlich um Fehlerbehebung oder regelmäßige Wartung. Industrie 4.0 und Echtzeit-Datenerfassung ermöglichen es, den Zustand von Anlagen kontinuierlich zu überwachen und Probleme bereits vor dem Ausfall zu erkennen.
In dieser Fallstudie stellen wir die Zustandserfassung des Absaugsystems eines Heller H6000-Bearbeitungszentrums vor, bei der wir den tatsächlichen Zustand des Systems durch sensorische Messungen und Datenerfassung sichtbar gemacht haben.
Das Ausgangsproblem
Während des Betriebs des untersuchten Absaugsystems gab es keine genauen Rückmeldungen über den Sättigungsgrad der Filter oder die aktuelle Effizienz der Absaugung.
In der Praxis führt dies typischerweise zu folgenden Problemen:
- zu spät erkannte Filterverstopfung
- abnehmende Absaugleistung
- erhöhter Energieverbrauch
- Überlastung des Ventilators
- ungeplante Ausfälle
Messmethodik
Zur Bestimmung des Systemzustands haben wir eine Differenzdruckmessung vor und hinter dem Filter durchgeführt, ergänzt durch eine Messung des Luftdurchsatzes.
Untersuchte Werte
- Druck vor dem Filter
- Druck hinter dem Filter
- Differenzdruck, d. h. ΔP
- Luftdurchsatz im Abluftrohr
Die Messdaten wurden in ein zentrales Datenerfassungssystem übertragen:
4–20 mA ΔP-Sensor → IO-Link → Balluff → MQTT → Einflux
Erkennung eines kritischen Zustands
Bei den Messungen vor Ort haben wir einen extrem hohen Druckunterschied gemessen.
| Zustand | ΔP-Wert |
|---|---|
| Verschmutzter Filter | 557 Pa |
| Nach der Reinigung | 15,8 Pa |
Der hohe ΔP-Wert zeigte eindeutig den kritischen Sättigungszustand des Filters an.
Nach der Reinigung:
- verbesserte sich der Luftstrom deutlich
- wurde die Absaugleistung wiederhergestellt
- verringerte sich die Belastung des Systems
Im Rahmen der Untersuchung zeigte sich zudem, dass der Ventilatormotor aufgrund des anhaltend hohen Widerstands bereits einer erheblichen mechanischen Beanspruchung ausgesetzt war.
Echtzeit-Zustandsüberwachung
Eines der wichtigsten Ergebnisse des Projekts war, dass die Kombination aus sensorischer Messung und Datenerfassung in Echtzeit folgende Informationen liefern kann:
- den Sättigungsgrad des Filters
- die Leistung des Absaugsystems
- den bevorstehenden Wartungsbedarf
Die Daten werden auf einem Dashboard angezeigt, wo das System auf Basis automatischer Regeln einen Alarm oder einen Wartungseintrag generieren kann.
Beispiel:
Bei einem ΔP-Wert über 250 Pa wird automatisch eine Warnung ausgelöst.
Dies ermöglicht:
- planmäßige Wartung
- Reduzierung unerwarteter Ausfälle
- Verbesserung der Energieeffizienz
- Verlängerung der Lebensdauer von Bauteilen
Fazit
Die Fallstudie zeigt deutlich, welche schwerwiegenden Betriebsprobleme eine scheinbar einfache ΔP-Messung aufdecken kann.
Die sensorbasierte Zustandsüberwachung macht nicht nur den Zustand der Filter messbar, sondern fördert auch die vorausschauende Wartung des gesamten Absaugsystems.
Aufgrund der Erfahrungen aus dem Projekt wird Folgendes empfohlen:
- Ausweitung der Datenerfassung auf weitere Maschinen
- Regelmäßige Überwachung kritischer Ventilatoren
- Einführung einer ΔP-basierten Wartungsstrategie
Ergebnisse im Überblick
- 557 Pa → 15,8 Pa ΔP-Reduzierung nach der Reinigung
- Echtzeit-Überwachung des Filterzustands
- Automatische Wartungswarnung
- Skalierbare Lösung für weitere Maschinen
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