endiio Engineering GmbH erhält TOP100-Siegel
Wir freuen uns sehr, nicht nur als TOP Innovator ausgezeichnet worden zu sein, sondern sogar den 3.Platz gemacht zu haben.
Die Auszeichnung fand am 23.6.23 in Augsburg durch Ranga Yogeshwar statt.
Success Story: Funkbasierte Schwingungsüberwachung an einer Papierleitwalze
In einer Papiermaschine eines Herstellers für technische Spezialpapiere werden die Siebe in den Trockengruppen über ca. 160 Leitwalze geführt, umgelenkt und zum Teil angetrieben. Die Leitwalzen sind dabei unterschiedlichen Temperaturen und Umgebungsbedingungen ausgesetzt. Innerhalb der Vortrockenpartie heißt das konkret dauerhaft bis zu 130 °C Umgebungstemperatur, hohe Zugkräfte durch teilweise 180° Umschlingungswinkel und bis über 2.000 1/min Umdrehungen.
In diesen Bereichen finden aus nachvollziehbaren Gründen keine direkten Begehungen / Inspektionen durch die Maschinenbediener statt. Ein beginnender Lagerschaden lässt sich kaum erkennen, eine indirekte Erkennung über die erhöhte Stromaufnahme einer Trockengruppe ist viel zu ungenau und oft auch nur unmittelbar vor dem Ausfall des Lagers in einer relevanten Größenordnung zu sehen. Die klassische, kabelgebundene Schwingungsüberwachung ist ebenfalls mit erheblichen Nachteilen verbunden: die erhebliche Anzahl an Kabeln (160 Walze = 320 Lagerstellen) stellt eine große Brandlast dar, darüber hinaus sind die Kabel bei erforderlichen Bespannungswechseln hinderlich und können bei Defekten eher zusätzliche Fehlerquellen sein.
Im Zuge der Erprobung funkbasierter, bidirektionaler Datenübertragungen wurden einige Leitwalzen mit Sensoren ausgestattet, die zusätzlich auch die Spannungsversorgung mittel Energy Harvesting auf PV-Basis und Temperatur beherrschen. Die Datenübertragung zum Gateway funktioniert auch aus der allseits geschlossenen Wärmeschutzhaube der Papiermaschine über Distanzen bis zu 80 m problemlos.
Der bedienseitige Sensor an Leitwalze 62 zeigte ab dem 10.09.2020 einen ansteigenden Indikatorwert am Walzenlager an. Dieser wird aus den Messgrößen Beschleunigung, Vibration und Temperatur mittels Machine Learning Algorithmen im Gateway bestimmt. Mit dem Indikatorwert wird eine Abweichung (Anomalie) zum eingelernten Zustand trotz starker Umgebungsvibrationen erkannt.
Die Walze lief zu diesem Zeitpunkt noch nicht so unruhig, dass sie bei der üblichen Überprüfung im Maschinenstillstand durch schlechtes Laufverhalten ( „Rallen“ der Lager, andere auffällige Geräuschentwicklung ) aufgefallen wäre. Auch die konventionelle Schwingungsanalyse ausgehend aus den gemessenen Vibrationswerten an der Walze im gleichen Zeitraum zeigte keine Auffälligkeit.
Im wenige Tage später geplanten Maschinenstillstand wurde die Leitwalze daraufhin ausgetauscht und die Lagerung geöffnet. Es stellte sich heraus, dass das Lager mit zäher Masse vollständig „verklebt“ war. Offensichtlich hatte das Schmierfett seine Schmiereigenschaften verloren und sich in Bestandteile durch unzulässige thermische und zeitliche Einwirkung zerlegt. Die Lagerung wäre nach Einschätzung der Techniker des Betreibers innerhalb der nächsten 14 Tage durch Mangelschmierung ausgefallen. Bei einem derartigen Ausfall besteht immer die Gefahr, dass sich das Lager überhitzt, das Lagergehäuse beginnt zu Glühen und es dadurch im schlimmsten Fall zu einem Brand oder Abriss des Walzenzapfens kommen kann.
Der vermiedene Schaden durch einen zusätzlichen Maschinenstillstand wäre selbst bei rechtzeitiger Entdeckung und ausschließlich den Verlusten durch das Wechseln der Leitwalze in der Größenordnung von ca. 10.000 EUR. Mögliche weitere Schäden ( Zerstörung Lagergehäuse, Brand, Beschädigung des Trockensiebes ) sind hierin noch nicht enthalten.
Wartung von Bestandsanlagen mit innovativer Kommunikationstechnologie – Predictive Maintenance erstmalig energieautark bei bis zu 150°C
IoT-Lösungen sind in der Industrie zunehmend gefragt. Die Vernetzung bisher rein analoger Anlagen und Maschinen ist dabei meist eine große Herausforderung. Gleichzeitig ist PredictiveMaintenance, die zustandsorientierte Instandhaltung, die zeitgemäße Möglichkeit, Wartungskosten zu senken und gleichzeitig Ausfallzeiten im Fertigungsprozess zu vermeiden. Mit der Retrofit Box bietet die österreichische endiio GmbH einen innovativen Nachrüstsatz für die Wartung von Bestandsanlagen, der höchsten thermischen Belastungen gewachsen und dabei selber energieautark und wartungsfrei ist.
Das Bild des Maschinenführers, der mit einem Ohr am Antrieb oder einer Hand auf dem Gehäuse durch langjährige Erfahrung Anomalien in der Laufruhe einer Maschine erspürt, ist hollywoodreif. In der Praxis betreiben Industriebetriebe deutlich mehr Aufwand, um den Dauerbetrieb produktionsrelevanter Maschinen zu gewährleisten. Laufzeitabhängige Inspektionen und regelmäßige Wartung inklusive dem routinemäßigen Austausch von Verschleißteilen sind hier die übliche Herangehensweise. Damit verbunden sind regelmäßige Kosten und durch die Wartung erzeugte Standzeiten. Kosten und Aufwand sind so zwar planbar, sie entstehen aber auch dann, wenn sie eigentlich nicht zwingend erforderlich sind. Gleichzeitig ist ein Wartungsintervall eine statistische Größe und keine Garantie, dass ein Defekt nicht früher auftritt.
Eine Alternative bietet die dauerhafte Überwachung relevanter Parameter, deren Veränderung einen Hinweis auf einen drohenden Ausfall eines Bauteils geben. Im Rahmen der Predictive Maintenance können zum Beispiel Temperaturveränderungen oder Vibrationen ein frühes Anzeichen für eine Funktionsstörung an kritischen Antrieben darstellen.
Mit der Retrofit Box bietet das österreichische Unternehmen endiio eine nachrüstbare Sensorplattform, die, an Bestandsanlagen installiert, individuell relevante Parameter erfasst. Um die so gesammelten Daten auswerten und nutzen zu können, müssen sie jedoch übertragen werden, was sich bei genauer Betrachtung in den meisten Fällen als größte Herausforderung erweist. Endiio arbeitet hier mit patentierter echtzeitfähiger, energieautarker Funkübertragung. Das bedeutet, sowohl auf aufwendige, oftmals an analogen Anlagen und Maschinen überhaupt nicht realisierbare Installationen zur Datenübertragung können Anwender ebenso verzichten, wie auf eine Überwachung und Wartung der Stromversorgung. Die Retrofit Box nutzt die Energiegewinnung aus Licht und Umgebungstemperatur (Energy Hervesting), in Kombination mit einem effizienten Low Power Hardware Design, um die Sensorik in der Box unbegrenzt autark zu betreiben.
„Durch unsere langjährige Forschung ist uns mit der Retrofit Box etwas gelungen, woran sich andere Hersteller bis heute sprichwörtlich die Zähne ausbeißen“, beschreibt Dr. Ing. Tolgay Ungan, Gründer und Geschäftsführer der endiio GmbH ein besonderes Merkmal der Sensorplattform. „In vielen Anwendungsszenarien, zum Beispiel in der Papierindustrie, entstehen an kritischen Bauteilen extrem hohe Temperaturen, weit höher, als Sensoren, Speicherbauteile und Drahtlosmodule sie normalerweise vertragen, ohne Schaden zu nehmen oder zumindest Messwerte zu verfälschen. Unsere Retrofit Box kann durch ihren Einsatz Wartungskosten bis zu 90 Prozent reduzieren und arbeitet dabei fehlerfrei selbst bei Umgebungstemperaturen von 150 °C.“
Als Ausgründung des Institut für Mikrosystemtechnik der Universität Freiburg arbeitet die endiio GmbH, unter ihrem Geschäftsführer Dr. Tolgay Ungan, ehemals Gruppenleiter an der Professur für Elektrische Mess- und Prüfverfahren am IMTEK, seit 2016 am Firmenhauptsitz in Wien sowie an einem zweiten Standort in Freiburg, mit inzwischen insgesamt 12 Mitarbeitern. Mit finanzieller Starthilfe des aws Gründerfonds und der Situlus Holding erhielt endiio bereits im dritten Jahr, auf dem Maschinenbau-Gipfel 2018 in Berlin, den erstmals von der VDMA-Gruppierung Startup-Machine im VDMA Competence Center Future Business vergebenen Start-up-Award für die IoT-Sensorplattform. Seither wurde die Retrofit Box kontinuierlich weiterentwickelt und wird in Kombination mit einen speziellen endiio Gateway und dem zentralen Cloud-Überwachungsportal endioo Cloud heute zum Beispiel in Unternehmen der Papierindustrie eingesetzt, um Produktionsanlagen zu überwachen.
