Vorausschauende Instandhaltung: Prognosemethoden

Die Instandhaltung komplexer Systeme und Maschinen spielt eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung ihrer optimalen Leistung und Langlebigkeit. Herkömmliche Wartungsansätze, wie reaktive oder präventive Strategien, sind jedoch oft nur begrenzt in der Lage, Ausfälle und Störungen wirksam zu beheben. Dies hat zum Aufkommen der vorausschauenden Wartung geführt, einem proaktiven und datengesteuerten Ansatz, der fortschrittliche Analysen und Prognosemethoden nutzt, um potenzielle Ausfälle vorherzusagen und zu verhindern, bevor sie auftreten. In diesem Blog tauchen wir in die faszinierende Welt der Prognosemethoden in der vorausschauenden Instandhaltung ein und untersuchen vier wichtige Methoden: wissensbasierte Prognosen, datengesteuerte Prognosen, hybride Modelle und physikbasierte Prognosen. Wenn wir die Prinzipien und Vorteile dieser Methoden verstehen, können wir neue Möglichkeiten zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz, zur Minimierung von Ausfallzeiten und zur Maximierung der Lebensdauer wichtiger Anlagen erschließen.

Wissensbasierte Prognostik

Die wissensbasierte Prognostik stützt sich auf Expertenwissen und Fachkenntnisse, um das zukünftige Verhalten und den Zustand von Systemen oder Maschinen vorherzusagen. Durch die Nutzung vorhandener Kenntnisse, Regeln und des Verständnisses der Systemphysik sowie historischer Leistungsdaten schätzen Prognosemodelle den anomalen Zustand von Maschinen ein und prognostizieren mögliche Ausfallursachen. Im Falle eines Flugzeugtriebwerks nutzt dieser Ansatz Informationen über die Konstruktion, die Materialeigenschaften, die Betriebsparameter und die historische Leistung des Triebwerks, um dessen Zustand zu beurteilen. Durch die Berücksichtigung von Faktoren wie Temperatur, Druck, Vibrationsniveau und Ausfallarten kann der Experte oder Analyst die Verschlechterung und die verbleibende Lebensdauer kritischer Komponenten vorhersagen. Die Datenanalyse in Echtzeit und der Vergleich mit festgelegten Regeln ermöglichen es den Wartungsteams, proaktiv Reparaturen oder Ersatz zu planen und so das Risiko unerwarteter Ausfälle zu verringern.

Menschliche Bediener und Wartungspersonal tragen mit ihrem Fachwissen zur wissensbasierten Prognostik bei, wodurch die Vorhersagen weiter verfeinert und die Genauigkeit erhöht wird. Ihre Erkenntnisse fließen in die Prognosemodelle ein und machen sie robuster. Dieser Ansatz erweist sich als wertvoll in Branchen wie Luft- und Raumfahrt, Fertigung, Energie und Transport, wo komplexe Systeme ein effektives Gesundheitsmanagement erfordern. Durch die Kombination von Fachwissen mit fortschrittlicher Analytik bietet die wissensbasierte Prognostik eine leistungsstarke Methode zur Vorhersage und Verwaltung des Zustands verschiedener Systeme, zur Minimierung von Ausfallzeiten und zur Optimierung von Wartungsaktivitäten.

Datengestützte Prognosemethoden

Bei der datengestützten Prognose handelt es sich um eine Methode, die sich auf die Analyse historischer Daten stützt, um das zukünftige Verhalten und den Zustand eines Systems oder einer Maschine vorherzusagen. Anstatt sich ausschließlich auf Expertenwissen zu verlassen, nutzt die datengestützte Prognostik maschinelles Lernen und statistische Verfahren, um Muster, Trends und Beziehungen in den Daten zu erkennen. Durch das Trainieren von Prognosemodellen auf der Grundlage früherer Daten können diese Methoden die Restnutzungsdauer (RUL) und mögliche Ausfälle des Systems genau vorhersagen.

Im Falle einer Flotte von Windkraftanlagen umfassen datengesteuerte Prognosemethoden die Erfassung und Analyse von Sensordaten wie Temperatur, Vibration, Windgeschwindigkeit und Stromerzeugung. Anschließend werden Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt, um Muster und Korrelationen aufzudecken, die auf den Zustand und die Verschlechterung kritischer Komponenten hinweisen. So kann das Modell beispielsweise bestimmte Temperaturschwankungen oder Vibrationswerte identifizieren, die Ausfällen von Turbinenlagern vorausgehen. Durch die kontinuierliche Überwachung von Echtzeit-Sensordaten und deren Vergleich mit erlernten historischen Mustern kann das Modell Vorhersagen über die RUL der Lager treffen und so eine proaktive Wartungsplanung zur Minimierung von Ausfallzeiten ermöglichen.

Die datengesteuerte Prognose kann neben Sensoren auch andere Datenquellen einbeziehen, darunter Wartungsprotokolle, Umgebungsbedingungen und Betriebsparameter. Durch die Integration mehrerer Datenströme und die Anwendung fortschrittlicher Analysetechniken erfasst das Modell komplexe Zusammenhänge und liefert genauere Vorhersagen über den Systemzustand und zukünftige Ausfälle.

Ein wichtiger Vorteil der datengesteuerten Prognostik ist ihre Anpassungsfähigkeit und kontinuierliche Verbesserung. Sobald neue Daten zur Verfügung stehen, kann das Modell neu trainiert und verfeinert werden, wobei die neuesten Informationen zur Verbesserung der Vorhersagefähigkeiten berücksichtigt werden. Dieser iterative Lernprozess gewährleistet eine kontinuierliche Verbesserung der Prognosegenauigkeit und ermöglicht es den Wartungsteams, datengestützte Entscheidungen zu treffen, die die Leistung der Anlagen und die Wartungsaktivitäten optimieren.

Herausforderungen mit „Big Data“

In jüngster Zeit hat die Verwendung der statistischen Verarbeitung von Big Data bei der Überwachung des Maschinenzustands für Aufregung gesorgt. Der Zugriff auf die vollständigen Lebensdaten kritischer und teurer Maschinen ist jedoch aufgrund praktischer Einschränkungen und wirtschaftlicher Tragfähigkeit mit Herausforderungen verbunden. Beispielsweise können Maschinen nicht kontinuierlich angehalten und während ihrer gesamten Fehlerentwicklung inspiziert werden, und es ist nicht machbar, eine ausreichende Anzahl von Maschinen ausfallen zu lassen, um angemessene Daten für Big-Data-Techniken zu sammeln. Ein typisches Beispiel sind Flugzeugtriebwerke, bei denen die Zahl der tödlichen Unfälle, die durch mechanisches Versagen verursacht werden, im Vergleich zu der großen Anzahl von Flügen relativ gering ist. Darüber hinaus ist es angesichts der zahlreichen Komponenten in einem Triebwerk unpraktisch, statistische Datenmengen zu jeder möglichen Fehlerart zu sammeln. Trotz dieser Einschränkungen können Big Data bei der Analyse von Maschinen im gesunden oder nahezu gesunden Zustand wertvoll sein, um zwischen dem tatsächlichen Zustand und den Betriebsbedingungen zu unterscheiden, die das Schwingungsverhalten beeinflussen können.

Eine mögliche Lösung zur Bewältigung dieser Herausforderungen liegt in der Verwendung von Simulationsmodellen zur Generierung von Daten aus simulierten Fehlern in verschiedenen Maschinen und Komponenten. Dieser Ansatz ermöglicht Flexibilität bei der Variation von Art, Ort und Schweregrad von Fehlern nach Wunsch, anstatt sich auf das Auftreten tatsächlicher Fehler zu verlassen. Verschiedene Fehler in Rotoren, wie Unwucht, Fehlausrichtung, Risse und Reibung, können erfolgreich modelliert werden. Simulationsmodelle können mithilfe einer begrenzten Datenmenge aktualisiert werden, um sie an Messungen anzupassen, und neuronale Netze können auf der Grundlage simulierter Reaktionen trainiert werden. Beispiele haben den Erfolg dieses Ansatzes bei der Erkennung tatsächlicher Fehler und der Bereitstellung von Schätzungen der Fehlerschwere gezeigt. Während dieser Ansatz als physikbasierter Ansatz betrachtet werden kann, wenn die Grundursache des Fehlers direkt modelliert wird, gibt es Situationen, in denen die Grenze zwischen physikbasierten und datengesteuerten Ansätzen verschwimmt. Wenn beispielsweise ein physikbasiertes Modell Daten generiert, die Fehlersymptomen wie Rissentwicklung entsprechen, und die Informationen ähnlich wie echte Messdaten extrahiert werden müssen. Auch die Simulation von Reaktionen auf lokale und ausgedehnte Fehler in Lagern hat zu positiven Ergebnissen geführt. Es ist jedoch notwendig, ein realistisches Maß an Variabilität in die simulierten Reaktionen einzuführen, da Simulationsmodelle tendenziell deterministisch sind. Dies kann durch die Einbeziehung zufälliger Variationen erreicht werden, die auf Messungen basieren, die zu unterschiedlichen Zeiten am selben Motor durchgeführt wurden.

Hybridmodelle

Hybride Modelle in Prognosemethoden kombinieren die Stärken wissensbasierter und datengesteuerter Ansätze, um genauere und robustere Vorhersagen zu erzielen. Diese Modelle integrieren Expertenwissen, Fachwissen, physikbasierte Modelle und fortschrittliche Analysen, um prognostische Ergebnisse zu verbessern. Die wissensbasierte Komponente umfasst domänenspezifische Regeln und Funktionen und erfasst die zugrunde liegenden Prinzipien des Systems. Die datengesteuerte Komponente nutzt historische Daten und maschinelle Lernalgorithmen, um Muster und Korrelationen zu identifizieren, die von der wissensbasierten Komponente möglicherweise nicht explizit erfasst werden.

Beispielsweise kann ein Hybridmodell bei der Fehlervorhersage von Fertigungsprozessen physikbasierte Modelle, die Verschlechterungsmechanismen beschreiben, mit datengesteuerten Techniken kombinieren, die aus Sensordaten lernen. Die physikbasierte Komponente liefert Einblicke in grundlegende Abbauprozesse, während die datengesteuerte Komponente komplexe Wechselwirkungen innerhalb des Systems erfasst. Durch die Kombination dieser Ansätze nutzt das Hybridmodell die Stärken beider Methoden und passt sich an sich ändernde Bedingungen an, wodurch genauere Vorhersagen für komplexe Systeme mit begrenzten Daten oder unsicherer Physik bereitgestellt werden.

Die Integration wissensbasierter und datengesteuerter Ansätze in ein Hybridmodell erhöht die Genauigkeit, Robustheit und Anpassungsfähigkeit der Prognose. Es ermöglicht eine bessere Entscheidungsfindung, eine optimierte Wartungsplanung und eine verbesserte Anlagenleistung in Branchen wie Fertigung, Energie, Transport und Gesundheitswesen. Hybridmodelle bieten einen umfassenden Rahmen für die Prognose, indem sie sowohl Expertenwissen als auch datengesteuerte Erkenntnisse nutzen und so eine effektivere Verwaltung des Systemzustands und proaktive Wartungsstrategien ermöglichen.

Physikbasierte Modelle

Physikbasierte Prognosen, auch modellbasierte Prognosen genannt, beinhalten die Nutzung eines tiefgreifenden Verständnisses der grundlegenden Physik und Prinzipien eines Systems, um sein zukünftiges Verhalten und seinen Zustand vorherzusagen. Diese Modelle basieren auf physikalischen Gleichungen und mathematischen Modellen, die den Betrieb des Systems steuern und dabei Faktoren wie Materialeigenschaften, Strukturdynamik, Kräfte, Vibrationen und andere physikalische Phänomene berücksichtigen. Durch die Einbeziehung von Echtzeit-Betriebsbedingungen können physikbasierte Prognosen die verbleibende Nutzungsdauer (RUL) abschätzen und potenzielle Fehlerarten identifizieren.

In der Automobilindustrie können physikbasierte Prognosemethoden zur Vorhersage des Bremsbelagverschleißes eingesetzt werden. Durch die Berücksichtigung von Parametern wie Fahrzeuggeschwindigkeit, Materialeigenschaften der Bremsbeläge, Temperatur und Reibungskoeffizienten simuliert das Modell das Reibungsverhalten und schätzt die Verschleißrate. Durch die Überwachung der Betriebsbedingungen und deren Vergleich mit den Vorhersagen des Modells können Wartungsteams den Austausch von Bremsbelägen proaktiv planen, bevor kritische Verschleißwerte erreicht werden.

In Stromnetzen nutzen physikbasierte Prognosen Modelle, die auf der Theorie elektrischer Schaltkreise, Lastdynamik und Komponentenalterung basieren, um den Zustand und die Fehlermodi kritischer Komponenten wie Transformatoren oder Leistungsschalter vorherzusagen. Faktoren wie Spannungsschwankungen, Lastmuster und Temperatur werden berücksichtigt, um die Verschlechterung der Komponenten abzuschätzen und die Zeit bis zum Ausfall vorherzusagen. Dies ermöglicht es Versorgungsunternehmen, Wartungsaktivitäten zu planen, den Austausch der Infrastruktur zu optimieren und unerwartete Ausfälle zu verhindern.

Physikbasierte Prognosen bieten Einblicke in Abbaumechanismen, die Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Bedingungen und die Möglichkeit, Ausfälle auch ohne historische Daten vorherzusagen. Sie erfordern jedoch detaillierte Systemkenntnisse, genaue Modellierung und präzise Parameterschätzung. Durch die Kombination physikbasierter Modelle mit Echtzeit-Datenüberwachung und -kalibrierung verbessern diese Prognosemethoden die Entscheidungsfindung bei der Wartung, reduzieren Ausfallzeiten und optimieren die Anlagenleistung in verschiedenen Branchen.

Abschluss

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Prognosemethoden in der vorausschauenden Wartung verschiedene Methoden zur Fehlervorhersage in komplexen Systemen bieten. Wissensbasierte Prognosen nutzen Expertenwissen, datengesteuerte Prognosen nutzen historische Daten und maschinelles Lernen, Hybridmodelle kombinieren wissensbasierte und datengesteuerte Ansätze und physikbasierte Prognosen basieren auf dem Verständnis physikalischer Prinzipien.

Jede Methode hat ihre Stärken und Anwendungen. Wissensbasierte Prognosen liefern Erkenntnisse, wenn die Daten begrenzt sind oder Domänenwissen von entscheidender Bedeutung ist. Datengesteuerte Prognosen zeichnen sich durch die Erfassung komplexer Muster, die Anpassung an Veränderungen und kontinuierliches Lernen aus. Hybridmodelle vereinen Domänenexpertise und datengesteuerte Erkenntnisse für eine verbesserte Genauigkeit und Robustheit. Physikbasierte Prognosen ermöglichen ein tiefes Verständnis und Vorhersagen auch ohne historische Daten.

Durch den Einsatz dieser Methoden können Branchen Ausfälle proaktiv erkennen, die Wartung optimieren und die Lebensdauer von Anlagen verlängern. Die Integration dieser Methoden hat das Potenzial, die vorausschauende Wartung zu revolutionieren, die Effizienz zu steigern, Ausfallzeiten zu reduzieren und Kosten zu senken. Mit fortschreitender Technologie wird sich die Prognose weiter weiterentwickeln und neue Möglichkeiten für das Asset-Management und die Verbesserung der Systemleistung eröffnen.