MAHMAMT – Monitoring und Analyse von Schwermaschinen mittels berührungsloser Messverfahren und -technologien

Der berührungslose Informant. Die Effizienz von Schwermaschinen zu optimieren, lautet die Forderung der Industrie. Ein innovatives Sensorsystem steuert darüber hinaus den Produktionsprozess.

Kurzbeschreibung

Industrieübergreifend führen die hohen Betriebs- und Wartungskosten von Schwermaschinen (z.B. Bohranlagen, Kräne oder Trenn- und Schleifmaschinen) zur Notwendigkeit, die Leistungsfähigkeit und die Effizienz zu optimieren. Schwermaschinen sind in der Regel mit einer Vielzahl von Sensoren zur Überwachung, Steuerung und Kontrolle von diversen Sub-Komponenten ausgestattet.

Jedoch fehlt es an der relevanten Sensorik zur Erfassung der Maschineneffizienz und deren Leistung. Fast immer ist die invasive Integration von neuen Messtechnologien aus technischen, wirtschaftlichen oder auch rechtlichen Gründen keine Option.

Mit dem Projekt MAHMAMT entwickelt die TDE GmbH – ein Unternehmen im Bereich Bohranlagen Monitoring – gemeinsam mit JOANNEUM Research ein berührungsloses Sensorsystem, bestehend aus optischen, akustischen, Thermal- und Strom- Spannungssensoren.

Ergänzend werden Analyse- und Auswertungsalgorithmen zur Ermittlung von maschinenrelevanten Zustandsinformationen oder "Key Performance Indikatoren" (KPI) erarbeitet. Der nicht-invasive Charakter des Sensorsystems (bzw. das kompakte autonome Design) ermöglicht es, zeitsynchronisierte Messdatenströme der Maschine aufzunehmen und in Bezug auf Leistungsfähigkeit und Effizienz auszuwerten. Diese Analyse basiert auf innovativen Machine Learning- und Mustererkennungsalgorithmen zur automatischen Ermittlung maschinenrelevanter KPIs.

Die Kern-Innovation besteht dabei in der Zusammenführung der unterschiedlichen Messmodalitäten, insbesondere die Kombination von modalitätsspezifischen Eigenschaften, wie z.B. Frequenzen im Audiospektrum, bild-basierte Objekteigenschaften oder spezielle Leistungspegel zur Erkennung der jeweiligen Maschinenzustände. Erhobene KPIs werden dem Operator über eine maßgeschneiderte User-Schnittstelle zur Verfügung gestellt und ermöglichen somit objektive Entscheidungen bei Maschineneffizienz- und Produktionsprozesssteuerung.

Projektbeteiligte

  • TDE Thonhauser Data Engineering GmbH
  • JOANNEUM Reserach Forschungsgesellschaft mbH

Kontaktadresse

Dr. Gerhard Thonhauser
E-Mail: gerhard.thonhauser@tde-group.com
Web: https://www.tde-group.com/