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Fachartikel aus MECHATRONIK 12, S. 43 bis 46

Sick

Intelligente Sensoren für smarte Werkzeugmaschinen

Die smarte Fabrik wird in immer mehr Branchen zur Realität – auch in der Werkzeugmaschinenindustrie. Maßgebliche technologische Wegbereiter der Entwicklung sind intelligente Sensoren, die Daten nicht nur sammeln, sondern auch interpretieren und kommunizieren können.

Das Portfolio der Smart Sensor Solutions von SICK bietet darüber hinaus die Möglichkeit, Automatisierungsfunktionen – sogenannte Smart Tasks – dezentral auszuführen. Dies steigert die Flexibilität, Transparenz, Effizienz, Qualität und Verfügbarkeit von Werkzeugmaschinen und erlaubt die Ausrichtung auf künftige Anforderungen von Industrie 4.0.

Die Spannwegüberwachung von Mehrbacken-Spannfuttern, die Werkzeug-Positionskontrolle in mehrstufigen Stanzwerken oder die Prüfung der korrekten Aufnahme von Werkstücken in definierte Bearbeitungspositionen sind nur einige Beispiele, in denen intelligente Sensoren mit Smart Task-Funktionalität unterschiedliche Prüf- und Automatisierungsfunktionen im Sensor ausführen können. Basis hierfür sind – aufbauend auf bewährten Sensortechnologien mit Best-in-Class-Detektionsvermögen – in die Sensoren integrierte Logikfunktionen zur Signalverarbeitung, die es erlauben, definierte Aufgaben autonom und dezentral auszuführen, wodurch Automatisierungssysteme und -netzwerke von Werkzeugmaschinen im Sinne von Edge Computing wirkungsvoll entlastet werden können.

Was zeichnet smarte Sensoren aus?

Generell sind Sensoren die Sinnesorgane von Maschinen – im Kontext der digitalisierten Fertigung sind sie zugleich Erstkontakt und Bindeglied zur Industrie 4.0. Wo es früher um das bloße Sammeln von Daten und um einfache Entscheidungen ging, ermöglicht Sensorintelligenz heute auch eine Aufbereitung, Weiterverarbeitung und Interpretation von Daten. Sensoren „fühlen“ also nicht mehr nur, sondern fangen im Rahmen der Digitalisierung auch an zu „denken“. Dadurch verwandeln sie Daten in wertvolle Informationen. Diese Intelligenz smarter Sensoren wird ergänzt um die Möglichkeit, diese Informationen zu kommunizieren, das heißt sie mit der Steuerung einer Werkzeugmaschine oder einer Cloud-basierten Anwendung austauschen zu können. So können die Informationen beispielsweise in entsprechenden Systemen ihren Beitrag zur Mustererkennung für Predictive Maintenance leisten.

Sensorparametrierung, Selbstdiagnose und Serviceoptimierung intelligent gelöst

Bereits die Intelligenz und Kommunikationsfähigkeit von Sensoren haben entscheidende Auswirkungen auf die Inbetriebnahme und den Betrieb von Maschinen. So können schon bei der Integration und Erstinbetriebnahme der Sensoren verschiedene Parameter-Einstellungen visualisiert, getestet und optimiert werden. Darüber hinaus ist es möglich, verschiedene Sensor-Parameter-Sets auftrags- oder formatspezifisch im Automatisierungssystem zu hinterlegen und im laufenden Betrieb ohne Zeitverlust in den smarten Sensor zu laden. Vor allem Maschinen und Anlagen, an denen ein häufiger Wechsel von Produktvarianten stattfindet, profitieren von dieser Funktionalität, die ein schnelles und prozesssicheres Umrüsten ermöglicht. Die flexible und simultane Einstellung beliebig vieler Sensoren direkt aus der Steuerung durch den Download von Parametern wie z. B. Tastweite, Hysterese oder Schaltschwelle spart Zeit, vermeidet Fehler und ist jederzeit dokumentierbar. Während des laufenden Betriebs von Werkzeugmaschinen überwachen sich die smarten Sensoren selbst, aber auch den Prozess – und zeigen eigenständig eine vorliegende oder zu erwartende Funktionsbeeinträchtigung an. Dies macht sie zu wichtigen Informanten für Analyse-Tools zur aktuellen Zustandsüberwachung (Condition Monitoring) wie auch zur vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance): so lassen sich Serviceintervalle prozyklisch optimieren, indem beispielsweise ein ohnehin geplanter Stillstand der Maschine für die Reinigung oder Wartung eines Sensors genutzt wird. Gleichzeitig werden sie zu Wegbereitern einer höchstmöglichen Performance und Verfügbarkeit von Maschinen – ein entscheidendes Kriterium insbesondere bei starker Auslastung und hohen Durchsatzleistungen.

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