Wie Maschinenausfälle verhindert werden können

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Das Forschungsteam (v.l.): Manuel Bauer, Prof. Dr. Markus Kley, Netharasan Balaratnam und Manuel Schöferle.

Forschende der Hochschule und der Maschinenfabrik Christian Maier arbeiten an einem Prüfstand.

Aalen. „Feuer in der Papierfabrik. Ursache war ein beschädigtes Bauteil an einer Trockenwalze, das unvorhergesehen seine Funktion aufgab und in Brand geriet.“ Um solche Horrorszenarien zu vermeiden, arbeiten Forschende der Hochschule Aalen zusammen mit der Christian Maier GmbH & Co. KG aus Heidenheim an einem neuen Prüfstand, der ungeplante Maschinenausfälle verhindern und Wartungsprozesse optimieren soll. Dies teilt die Hochschule Aalen in einem Schreiben mit. Ziel der Forschungsarbeit sei es, mittels Künstlicher Intelligenz (KI) den Zustand von bestimmten Bauteilen zu erkennen und dadurch bevorstehende Ausfälle vorherzusagen.

„Im neuen Forschungsgebäude Zimate der Hochschule Aalen forschen Professor Dr. Markus Kley, Doktorand Manuel Bauer und die Maschinenfabrik Christian Maier an dem kürzlich in Betrieb genommenen Prüfstand am Verschleiß von Drehdurchführungen mit Gleitringdichtung“, so das Schreiben weiter. Eine Drehdurchführung ist ein Bauteil, das Flüssigkeiten den abgedichteten Übergang von einem feststehenden in ein drehendes Element ermöglicht. Im Haushalt kommen Drehdurchführungen zum Beispiel in schwenkbaren Wasserhähnen und Duschköpfen zur Anwendung.

„Drehdurchführungen kommen in der Regel in Anlagen zum Einsatz, die rund um die Uhr laufen. Das macht einen unvorhergesehenen Ausfall durch einen Stillstand der Anlage sehr teuer“, so das Schreiben. Im schlimmsten Fall beginne sich der feststehende Teil der Drehdurchführung zu drehen, reiße dabei die Zuleitung ab und die Flüssigkeit oder das Gas trete aus. Bei Flüssigkeiten wie heißem Öl könne dadurch ein Brand ausgelöst werden. Um Szenarien wie dieses zu vermeiden, arbeite das Forscherteam der Hochschule Aalen an dem neuen Prüfstand daran, ungeplante Maschinenausfälle zu verhindern und Wartungs- und Produktionsprozesse zu optimieren. Denn bisher hätten Anlagenbetreiber wenig oder gar keine Informationen über den Zustand der Drehdurchführung. Ziel des Projektteams sei es, eine geplante Wartung durchzuführen, bevor es zu einem Maschinenausfall kommt, im Fachjargon „Predictive Maintenance“ genannt.

Seit seiner Anlieferung laufe der Prüfstand im Labor des Instituts für Antriebstechnik der Hochschule Aalen ununterbrochen, um vier Gleitringdichtungen gleichzeitig zu untersuchen. „Unser Prüfstand ist mit vielen Sensoren ausgestattet, die Daten zu Temperatur, Druck, Drehzahl, Durchflussmenge und weiteren Parametern der Drehdurchführungen liefern“, erklärt der wissenschaftliche Mitarbeiter Manuel Bauer. Für die Auswertung speisen sie laut Bauer die Daten in eine KI ein, die aus den Zusammenhängen der einzelnen Parameter lernt.

Das Projekt wird gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie durch das „Zentrale Innovationsprogramm Mittelstand“.

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