Predictive Maintenance an einer Textilmaschine

Norafin Industries (Germany) GmbH:

Norafin unterhält u.a. eine Krempelanlage zur Verarbeitung von Vliesstoffen, die aus mehreren rotierenden Walzen besteht, die beidseitig durch Lager gehalten werden. Aufgrund der hohen Kräfte unterliegen die Lager einem merklichen Verschleiß. Ein Schaden an einem der Lager kann zum einen Folgeschäden an der Maschine nach sich ziehen. Zum anderen ist der Tausch der Lager mit hohem Aufwand und einem Produktionsstillstand verbunden.

Kundenstatement (Max Henkel, Mitarbeiter Steuerungstechnik bei der Norafin Industries (Germany) GmbH):
Durch die Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer IIS haben wir gesehen, welche Möglichkeiten eine datenreiche und saubere Datenerfassung bietet. Die Experten vom Fraunhofer IIS haben uns mit ihrer fachlichen Kompetenz gezeigt, welche Maßnahmen für eine gezielte KI-Anwendung nötig sind. Dadurch konnten wir zusammen weitere Schritte erarbeiten.

Ziele des Kunden

Aktuell werden die Lager nach einer bestimmten Anzahl von Betriebsstunden getauscht. Um Laufzeiten auszureizen und gleichzeitig ungeplante Ausfälle zu vermeiden, soll eine Predictive Maintenance-Lösung für eine bedarfsgerechte Instandhaltung umgesetzt werden. Voraussetzung hierfür ist die Möglichkeit mittels geeigneter Sensorik, den Zustand der Lager während des Betriebs zu bewerten und Verschleißsymptome wie Wärme- oder Geräuschentwicklung zu erfassen.

Unser Lösungsweg

Wir unterstützten Norafin im Rahmen eines Tagesworkshops bei der Analyse der Ausgangssituation. In diesem wurde ersichtlich, dass die Verschleißsymptome voraussichtlich sehr gut durch die Installation entsprechender Sensorik an den Lagern erfasst werden können. Körperschallsensoren sind beispielsweise in der Lage, charakteristische Vibrationen im Betrieb der Anlage aufzunehmen. Die Sensordaten können anschließend gefiltert und analysiert werden, um die Charakteristik einer neuen bzw. unbeschädigten Maschine zu identifizieren. Ein System zur Zustandsüberwachung kann dann Abweichungen von dieser Charakteristik als Verschleiß frühzeitig erkennen und eine Meldung auslösen. So kann der Verschleiß noch eher und verlässlicher detektiert werden.

Ergebnisse und Mehrwert für den Kunden

Im Rahmen des durchgeführten Workshops wurde neben der Analyse der aktuellen Situation auch Empfehlungen für die nächsten Schritte zur Umsetzung des Usecases abgeleitet, z.B. Sichtung der bereits vorhanden Maschinendaten oder eine initialen Messkampagne zur Untersuchung verschiedener Positionen der Sensoren am Maschinengehäuse.

Das Unternehmen

Norafin ist ein führender Anbieter von wasserstrahlverfestigten und vernadelten Vliesstoffen sowie Composites, der sich konsequent auf Arbeitsschutz, saubere Luft und Nachhaltigkeit konzentriert. Mit innovativen Ideen und höchsten Qualitätsstandards entwickelt das Unternehmen maßgeschneiderte Produktlösungen für Märkte wie Schutzbekleidung, Filtration, technische und medizinische Anwendungen sowie Spezialreinigung und begleitet den gesamten Entwicklungsprozess – von der ersten Idee bis zur nächsten Produktgeneration.