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Sensoren überwachen den Zustand von Kränen und Staplern

Sensoren überwachen den Zustand von Kränen und Staplern

09.08.2016

Sensoren überwachen Zustand von Kränen und Staplern

An Intralogistikanlagen können Sensoren die Betriebslasten während der Nutzung dauerhaft erfassen und analysieren. Das spart Kosten.

Systeme zur Zustandsüberwachung bieten Anwendern von Intralogistikgeräten große Vorteile: ungeplante Anlagenstillstände reduzieren sich, die manuelle Fehlersuche verkürzt sich und Wartungsintervalle passen sich der Nutzung an. Das erhöht die Verfügbarkeit und senkt die Betriebskosten. Durch den Einsatz der Zustandsüberwachung ließen sich in der Intralogistik laut Branchenschätzungen ungeplante Anlagenstillstände um rund 20 Prozent reduzieren, Wartungsintervalle um rund 20 Prozent verlängern und die Fehlersuche um etwa 15 Prozent verkürzen.

Allerdings sind heute Systeme, die eine umfassende Zustandsüberwachung der Intralogistikgeräte erlauben, noch nicht verfügbar. Daher forschen das Fraunhofer LBF und das IFL des Karlsruher Instituts für Technologie KIT an Sensornetzwerken und Algorithmen zur Zustandsüberwachung von Geräten der Intralogistik.

Detailanalyse für hochbeanspruchte Positionen

Zunächst identifizierten die Wissenschaftler durch eine Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA) an einem Regalbediengerät hochbeanspruchte Positionen, kritische Konstruktionsmerkmale oder häufig ausfallende Komponenten und beschrieben die zugehörigen Fehlermoden. Darüber hinaus wurden Betriebszustände sowie typische Fehlnutzungen zusammengestellt, die zu starker Belastung führen und diese mit den daraus resultierenden Schäden verknüpft.

Um das Ganze im Detail zu identifizieren und zu quantifizieren, unternahmen die Wissenschaftler anschließend mit  unterschiedlichen Schadensszenarien Praxisversuche an den Komponenten eines Regalbediengerätes der Firma Dambach Lagersysteme. Die Betriebsdaten bildeten die Basis für die Auslegung der neu zu entwickelnden Systeme zur autonomen Zustandsüberwachung von Regalbediengeräten.

Aus Daten Analysemodelle machen

Im zweiten Schritt überführten die Wissenschaftler die Betriebsdaten für jedes betrachtete Schadensszenario in numerische oder analytische Modelle. Es wurden dabei ebenfalls Prozessparameter aus der Gerätesteuerung in der Auswertung berücksichtigt.

Anhand der Modelle ließen sich die Schäden und die entwickelten Methoden zu deren Identifikation untersuchen. Hierzu hat das Fraunhofer LBF verschiedene Methoden zur Detektion von Rissen am Mast, der Erkennung von zu großem Spiel der Führungsrollen und einer ungleichförmigen Bewegung durch geschädigte Antriebs- und Führungsrollen getestet und bewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass sich die tatsächlichen Zustände dieser Komponenten durch ein Überwachungssystem während des Betriebs erfassen lassen.

Risse, Steifigkeitsverluste und Lagerschäden

Die Versuche erbrachten verschiedene Systeme zur Zustandsüberwachung. Zum Erkennen von Rissen in Struktur oder Schweißnähten sowie von gelösten Schraubverbindungen detektiert ein System autonom während des Betriebs Steifigkeitsverluste an Tragstrukturen (Structural Health Monitoring).

Zur Erkennung von Lagerschäden oder Fehlausrichtungen detektiert das zweite System ebenfalls autonom während des Betriebs das „Heißlaufen“ von Wälz- oder Gleitlagern. Ein drittes System erfasst und dokumentiert kontinuierlich Dehnungen an hochbelasteten Bauteilen (Load Monitoring). Mit den auf diese Weise gewonnenen Daten können zukünftige Geräte genauer dimensioniert werden. Zudem dienen sie als Grundlage für eine bedarfsgerechte Wartungsstrategie. Um die Anwendbarkeit nachzuweisen, führten die Forscher an verschiedenen Geräten der Firma Dambach Lagersysteme und der Firma Kuli Hebezeuge Praxisversuche mit Funktionsmodellen durch.

Bild: Still

 

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Autor: Dörte Neitzel

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