Condition Monitoring (Zustandsüberwachung)
Condition Monitoring, auf Deutsch Zustandsüberwachung, bezeichnet die kontinuierliche oder periodische Erfassung und Analyse des technischen Zustands von Maschinen, Anlagen oder Prozessen. Ziel dieser Instandhaltungsstrategie ist es, Abweichungen vom Normalzustand frühzeitig zu erkennen, ungeplante Stillstände zu vermeiden und die Lebensdauer von Maschinen zu verlängern.
Typische physikalische Parameter, die in einem Condition Monitoring System (CMS) überwacht werden, sind Schwingungen, Temperaturen, Drücke, Öl- und Schmierstoffqualität oder akustische Signale.
Funktionsweise von Condition Monitoring
Die Grundlage des Condition Monitoring ist die Zustandserfassung durch Sensorik, etwa Schwingungssensoren, Druck- und Temperatursensoren oder Partikelüberwachungssysteme für Hydraulikflüssigkeiten.
Die Messdaten werden über ein Netzwerk, drahtlos oder verkabelt, an ein zentrales Monitoring-System übertragen, wo sie dokumentiert, mit Referenz- oder Grenzwerten verglichen und mithilfe automatischer Messdatenverarbeitung analysiert werden. In der Diagnosephase werden Anomalien und Schadensmuster erkannt, sodass notwendige Instandhaltungsmaßnahmen rechtzeitig geplant werden können.
Einsatzbereiche
Condition Monitoring kommt vor allem in der Industrie 4.0 und in Smart-Factory-Umgebungen zum Einsatz. Typische Anwendungen sind die Maschinenüberwachung in Kraftwerken, Turbinen- oder Generatorüberwachung, die Überwachung von rotierenden Anlagen wie Pumpen, Kompressoren, Elektromotoren oder Werkzeugmaschinen sowie Prozessüberwachung in der Prozesstechnik. Auch in hochsensiblen Bereichen wie Walzwerken, der Luftfahrt oder im Schienenverkehr spielt Condition Monitoring eine zentrale Rolle.
Condition Monitoring im Kontext von Predictive Maintenance und Industrie 4.0
Die erfassten Zustandsdaten dienen damit als Grundlage für eine Predictive Maintenance (zustandsorientierte Instandhaltung). Mit Methoden wie Signalanalyse, Mustererkennung oder Schallemissionsanalyse lassen sich auch komplexe Maschinenschäden zuverlässig prognostizieren. Moderne Lösungen nutzen dabei Machine Learning (maschinelles Lernen), Big Data Condition Monitoring und Industrial Internet of Things (IIoT), um selbst große Datenmengen in Echtzeit auszuwerten.