Predictive Maintenance bei Trumpf

Der digitale Wandel wird greifbar: Immer mehr Beispiele aus der Praxis zeigen die Möglichkeiten und den konkreten Nutzen auf. Das belegte auch der 3. VDMA-Kongress Predictive Maintenance. Hier veranschaulichte beispielsweise Trumpf, wie das Thema Digitalisierung sowohl im eigenen Unternehmen als auch mit Bezug auf Kundenprojekte angegangen wurde. Transparenz über die Prozesse, Produktivitätssteigerungen und optimierte Serviceeinsätze auf beiden Seiten sind einige Ergebnisse.

Trumpf-Mitarbeiter steuern per Tablet Werkzeugmaschinen (Bild: Martin Stollberg/ Trumpf GmbH & Co. KG)

Datenbasierte Lösungen und Dienste für Trumpf Laser

In einem weiteren Schritt werden die Smart-Factory-Lösungen rund um die eigenen Maschinen angegangen. Hier steht die vertikale Vernetzung im Fokus. Darüber hinaus findet die horizontale Vernetzung der Blechbearbeitung zur Fabrikautomatisierung sowie von Produktionsprozessen und zugehörigen Geschäftsprozessen statt. „Wir bieten intelligente Lasersysteme an, die mit mehr als 500 Datenpunkten ausgestattet sind. Deren Daten gilt es zu erfassen und auszuwerten. Anhand der ausgewerteten Daten lassen sich dann entsprechende Trends erkennen und Handlungsempfehlungen ableiten“, erklärt der Experte. Dieses Thema fasst man bei Trumpf Laser unter dem Begriff Condition based Services zusammen. Dazu mussten eine befähigende Infrastruktur, datenbasierte Zustandsanzeigen, Zustandsüberwachung sowie Quality Data Storage eingeführt werden. „Die befähigende Infrastruktur haben wir mit der Einführung von OPC UA als Standardschnittstelle, C-Labs und Axoom als Datendrehscheibe umgesetzt“, informiert er. „Die datenbasierte Zustandsanzeige hat uns Transparenz über den Zustand, die Gerätedaten, Fehlermeldungen, Auslastung der Maschinen, Instandhaltungsmaßnahmen und Änderungen der Laser- oder Scannerprogramme gebracht. Durch vorbeugende – also präventive Maßnahmen – können nun Stillstände verhindert sowie Verfügbarkeit und Produktivität erhöht werden.“ Bei letztgenanntem Punkt kommen Trumpf-Serviceexperten ins Spiel, die entsprechende Algorithmen anwenden. Dank ihnen lassen sich produktionsgefährdende Entwicklungen erkennen und dem Anwender bzw. Werker proaktiv mitteilen.

Im nächsten Schritt wurden Smart Services auf Basis von Kundenanforderungen umgesetzt. „In diesem Zusammenhang haben wir gemeinsam mit unseren Kunden agile Dashboards entwickelt“, sagt der Entwicklungsleiter. Von Kundenseite wurden dabei als Fragen bzw. Anforderungen eine ganze Reihe von Themen genannt, zum Beispiel:

  • Wie kann ich auf einen Blick den Zustand meiner Lasergeräte sehen?
  • Ich beobachte, dass Meldungen ignoriert werden. Eine Übersicht über Meldungen und deren Häufigkeit wäre hilfreich.
  • Programme werden geändert, ohne dies zu dokumentieren. Wie kann ich das mit geringem Aufwand kontrollieren?
  • Ich würde gerne sofort benachrichtigt werden, sobald ein bestimmtes Ereignis am Laser auftritt.
  • Die Verfügbarkeit spielt eine große Rolle. Gibt es die Möglichkeit, Stillstände vorherzusagen?

„Auf Grundlage dieser Aussagen unserer Kunden haben wir unsere ,Smart View Services‘ entwickelt“, berichtet Dr. V. ­Nestle. „Sie ermöglichen die Echtzeitvisualisierung der Zustände eines gesamten Laserpools und liefern gleichzeitig eine übersichtliche Darstellung von Meldungen. Ferner ist eine einfachere Planung und Durchführung von Wartungen durch einen Wartungskalender möglich. Auch die Nachverfolgbarkeit von Programmänderungen haben wir darin einfließen lassen. Und darüber hinaus liefern sie eine Werk-zu-Werk-Unterstützung.“

Zur Speicherung und Rückverfolgung von Prozessdaten kommt eine eigens entwickelte Infrastruktur und Software zum Einsatz: der Quality Data Storage (QDS). Dieser ermöglicht eine einfache und effiziente Speicherung von Prozessdaten (synchron zum bearbeiteten Bauteil). Gleichzeitig lässt dieser eine Nachverfolgbarkeit und Dokumentation der Prozessdaten über Jahre zu. Außerdem bietet er die Möglichkeit zur Analyse und Kontrolle der Prozessqualität (über Korrelation mit weiteren Daten, beispielsweise von Robotern, Spannvorrichtung usw.