Am 01. November 2023 startete das Projekt “5G-Campusnetze für kritische Infrastrukturen (5G-CANKRIN)”. In diesem Projekt arbeitet die comlet gemeinsam mit dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) als Konsortialführer und der Firma KSB SE & Co. KGaA als assoziiertem Partner an der Entwicklung von 5G-Campusnetzen mit dem Ziel des Condition Monitoring und der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance). Projektträger ist das Bundesministerium für Digitales und Verkehr.
5G und Campusnetze
Die Entwicklung von Kommunikationsprotokollen schreitet schnell voran und ermöglicht ein Maß an Vernetzung, welches vor wenigen Jahren noch undenkbar war. Neben Protokollen, wie etwa LoRaWAN und ZigBee, die dem Internet of Things (IoT)-Umfeld entstammen, bietet sich auch Mobilfunk als Lösung für industrielle Anwendungen an. Seit der 5. Generation, kurz: 5G, besteht die Möglichkeit, sogenannte Campusnetze aufzusetzen. Diese werden von einem privaten Betreiber lokal eingeschränkt verwaltet und erlauben die Vernetzung von 5G-fähigen Geräten. Spezifikationsbedingt ist 5G in der Lage, unterschiedliche Anforderungen zu erfüllen. Für den Endnutzerbetrieb, der durch Mobilfunkanbieter bereitgestellt wird, sind möglichst große Bandbreiten und Datenraten relevant. Für industrielle Anwendungsfälle sind jedoch niedrige Latenzen, garantierte Zeiten für den Ende-zu-Ende-Transport von Nachrichten und zuverlässige Übertragungen spannend. Auch diese Anforderungen erfüllt 5G.
Retrofit und Condition Monitoring
Gerade in industriellen Anwendungen werden häufig Maschinen verwendet, die unter hohen Anschaffungskosten für lange Betriebsdauern ausgelegt werden. Mehrere Jahrzehnte sind hier keine Seltenheit. Da sich die Technologien im Bereich Kommunikation und eingebettete Systeme jedoch kontinuierlich weiterentwickeln, verfügen solche Maschinen nach einigen Jahren nicht mehr über die aktuellsten Schnittstellen. Auch sensor- und rückmeldungsbasierte Betriebsüberwachung entwickelt sich weiter, sodass Bestandsmaschinen nicht mehr vollständig in moderne Betriebsüberwachungsanlagen eingebunden werden können. Hier kann das Konzept des Retrofit verwendet werden. Unter Retrofit versteht man das nachträgliche Ausrüsten von Bestandsmaschinen mit Schnittstellen, um eine Anbindung an moderne Betriebsüberwachungssysteme zu gewährleisten. Dabei werden die von der Maschine verwendeten Protokolle übersetzt, semantisch angepasst und dann zur Überwachung verwendet.
Auch das Nachrüsten mit zusätzlicher Sensorik wird oft praktiziert. Dadurch können Zustände der Maschine während des Betriebs erfasst und bewertet werden. Eine solche Überwachung des Maschinenbetriebs bezeichnet man als Condition Monitoring. Anhand dieser Betriebszustände lassen sich Rückschlüsse auf die Qualität des Betriebs ziehen. Nicht-optimale Betriebszustände zeichnen sich beispielsweise durch einen überdurchschnittlichen Stromverbrauch oder besonders hohe Vibrationen aus. Entsprechende Abweichungen können dann durch eine Anpassung behoben werden.
Durch Retrofit-Methoden können bestehende Maschinen in moderne Prozessüberwachung eingebunden und weiterbetrieben werden.
Predictive Maintenance
Während Condition Monitoring den aktuellen Zustand erfasst und bewertet, sagt vorausschauende Wartung, oder Predictive Maintenance, zukünftige Betriebszustände vorher und plant Wartungen entsprechend. Durch Anwendung von Datenanalyse und maschinellem Lernen werden aktuelle und gesammelte Daten ausgewertet. Anhand dieser Auswertung ergibt sich eine Einschätzung für den zukünftigen Betrieb. Ein Datenanalysewerkzeug untersucht die erhobenen Daten hierbei hinsichtlich eines Trends, der sich über die Zeit entfaltet. So ein Werkzeug ist in der Lage, normalen Verschleiß zu erkennen. Durch Predictive Maintenance können die generell notwendigen Wartungsintervalle automatisiert oder teilautomatisiert so gelegt werden, dass bestehende Anlagenteile möglichst lang verwendet werden, ohne dass es jedoch zu Ausfällen kommt, welche den Prozessablauf stören. Dadurch wird Geld gespart und Ressourcen werden möglichst effizient verwendet.