IoT-Anwedungen

Flottenmanagement auf Knopfdruck

Mit IoT-gestütztem Monitoring von Maschinen können Unternehmen Wartungskosten sparen. Doch vorausschauende Instandhaltung und Maschinenschutz sind erst die Basics. Inzwischen reichen die Anwendungsfälle viel weiter.

IoT in der Industrie IoT für die industrie

IoT geht über Instandhaltung und Maschinenschutz hinaus. 

Haben Baumaschinen womöglich ein geheimes Eigenleben? Die Geschichte vom Bagger, der sich über das Wochenende selbständig macht und pünktlich  am Montag in der Früh wieder auf der Baustelle auftaucht, ist jedenfalls kein Mythos. Seit Unternehmen ihre Flotten per Sensor fernüberwachen, zeigt sich jedenfalls immer wieder: Bagger werden an Feiertagen genutzt, um unter der Hand den einen oder andere Privatauftrag zu erledigen, LKWs fahren Routen, die alles andere als logisch sind und kleinere Geräte wie Bohrmaschinen werden an Orten verlegt, an denen sie ohne Sensor kein Mensch wiederfinden würde.

 „Für viele Anwender, die sich zu IoT-Flottenmanagement entschließen, ist die erste Erkenntnis zu der sie kommen, dass ihre Geräte  auf eine Art und Weise gebraucht werden, an die sie vorher niemals gedacht hätten und die alles andere als effektiv ist. Allein das bringt schon ein gewaltiges Optimierungspotential“, sagt Martin Buber, Business Development Manager beim IoT-Spezialisten Microtronics, der Lösungen für Kunden aus den unterschiedlichsten Wirtschaftsbranchen entwickelt.

Neun US-Dollar

Zugleich sei die physische Nachverfolgung von Fahrzeugen und Maschinen aber erst der Einstieg in die vielen Möglichkeiten, die IoT-Management seinen Nutzern bietet. Dass über Vibrationen oder über Drehzahl-Monitoring festgestellt wird, wie lange und wie intensiv Maschinen im Einsatz sind, gilt heute fast schon als eine Standardanwendung. Auch vorausschauende Wartung findet immer häufiger Einsatz, um Standzeiten und Kosten einzusparen. Der Nutzen ist beachtlich: Wie das Electrical Power Research Institute für Pumpen errechnet hat, kostet proaktive Wartung im Rahmen von Predictive Maintenance pro PS knapp neun Dollar jährlich, reaktive Wartung schlägt mit 17 Dollar fast doppelt so hoch zu Buche. Nach fixen Intervallen getaktete Wartung kommt gar auf 24 Dollar.  

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Langfristig noch größer fallen die Einsparungen allerdings aus, wenn die von den Sensoren gesammelten Daten nicht nur für Predictive Maintenance genutzt werden, sondern auch zur Maschinenoptimierung, um so bestimmte immer wieder auftretende Wartungsfälle durch eine verbesserte Konstruktion fast vollständig zu eliminieren. 

Dezentrale Datenverarbeitung

„Vor allem, wenn man mehrere Geräte des gleichen Typs überwacht, lassen sich mit der Zeit Muster erkennen. So hat einer unserer Kunden erkannt, dass er viel zu starke und zu teure Akkus in seine Maschinen verbaut. Denn die reale Gebrauchsdauer hat sich als viel kürzer als angenommen erwiesen“, erzählt Buber. Ebenso lassen sich Maschinen und Anlagen mit Hilfe von entsprechendem Monitoring auf den Einsatz in bestimmten Vertriebsgebieten hin optimieren. Denn je nach Klima, aber auch regionalen Nutzerpräferenzen kann ein und dieselbe Maschine in zwei verschiedenen Ländern völlig unterschiedlich beansprucht werden.

Noch steht solchen Anwendungen allerdings manchmal die Skepsis der Maschinenbetreiber entgegen, große Mengen an Daten mit den Herstellern zu teilen. Eine verständliche, aber vielfach  unbegründete Zurückhaltung. Durch den Einsatz von Edge Computing und im Rahmen von maschinellem Lernen können die Daten heute oft bereits am Sensor selbst verarbeitet werden, so dass der Maschinenhersteller nur die für ihn relevanten Schlussfolgerungen bekommt, nicht aber die Daten selbst.

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Flotten- und Maschinenmanagement betrifft allerdings inzwischen mehr als nur die Maschine oder das Fahrzeug selbst.  In der produzierenden Industrie überwachen zum Beispiel Beschleunigungssensoren, ob eine Maschine die vorgegebenen Bewegungsmuster einhält und damit auch, ob die Werkstücke korrekt hergestellt werden. Längst ist Qualitätssicherung eine der Kern-Anwendungen für IoT, wie die Studie „Internet of Things´2019/20“ zeigt. 

Intelligente Schutzstecker

Schutzstecker, die früher vor allem die Aufgabe hatten, Maschinen vor Überlastung zu bewahren, leisten, seit sie vernetzt sind, ebenfalls mehr: „Wenn eine Pumpe auf einer Baustelle kaputt wird, dann ist der Folgeschaden zum Beispiel  ein überschwemmter Keller. Das kostet natürlich viel mehr als die kaputte Pumpe allein“, erklärt Felix Bonn, Geschäftsführer des auf Schutzstecker für Pumpen und Kompressoren spezialisierten deutschen Anbieters Nolta. Seit Schutzstecker vernetzt sind und Condition Monitoring in Echtzeit liefern, können sie auch solche Folgeschäden verhindern. Und: Wenn Pumpen fernüberwacht werden, braucht es keinen Pumpenmeister, der regelmäßig die Baustellen abfährt, um zu prüfen, ob die Anlagen funktionieren. Was wiederum Zeit und Kosten spart.

Inzwischen wird die Technologie von Nolta nicht nur in Pumpen eingesetzt. „Wir haben die Platine, die wir mit Microtronics gemeinsam entwickelt haben, aus dem Stecker gelöst, so dass sie  praktisch in jede Maschine eingebaut werden kann“, erzählt Bonn.

Herstellerunabhängige Lösungen

Nicht minder wichtig wie die Technologie selbst, sei aber auch eine kluge Entscheidung, welche Parameter man überwachen will, sagt Bonn. „Der Nutzer von Entfeuchtermaschinen wird eher die Feuchtigkeit überwachen  wollen, um zu sehen, ob seine Maschinen funktionieren, ein Bohrmaschinenverleiher vielleicht eher die Motordrehzahl, um zu sehen, wie stark beansprucht seine Maschinen werden. Noch anderswo ist ein Thermokontakt sinnvoll, um zu sehen, ob eine Maschine überlastet wird oder nicht.“

Um solche unterschiedliche Ansprüche einlösen zu können, sollten gute IoT-Lösungen daher nicht nur herstellerunabhängig sein, sondern auch mit einigen wenigen Schritten individuell konfigurierbar. Dann können sie, sagt Bonn, in Traktoren ebenso Verwendung finden wie in einem Rasenmäher oder einem Bagger.