Kapitel 3.2

3.2 Antriebsstrang der Schaeffler AG

Das Unternehmen Schaeffler ist ein deutscher, börsennotierter Zulieferer für die Automobil- und Maschinenbauindustrie. Es gliedert sich in drei Sparten: Automotive Original Equipment Manufacturer (OEM), Automotive Aftermarket und Industrie. Automotive OEM entwickelt dabei Produkte in den Bereichen Motor-, Getriebe- und Fahrwerksysteme für Fahrzeuge mit Verbrennungs-, Hybrid- oder Elektroantrieb. Die Sparte Automotive Aftermarket ist zuständig für das Ersatzteilgeschäft und liefert Reparaturlösungen in Erstausrüsterqualität. In der Industriesparte bietet Schaeffler Lagerlösungen, wie Hochdrehzahl- und Hochpräzisionslager an. Diese Produkte werden zunehmend durch Smartanwendungen unterstützt. Somit sind verschiedene digitale Lösungen für die industrielle Anwendung entwickelt worden, um die Effizienz von Maschinen und Anlagen zu steigern.  Sowohl in Antriebsmotoren, Werkzeugmaschinen als auch in Windkraftanlagen und bei der Bahnmobilität werden diese Lösungen eingesetzt (Schaeffler, 2018a).

Zunächst werden die Projekte vorgestellt, welche bereits in der Praxis eingesetzt werden. Im Zentrum der Betrachtung steht ein Antriebsmotor, der mit einem digitalen Service zur Maschinenüberwachung erweitert wurde. Die Abbildung 6 ist eine modifizierte Darstellung des Antriebsmotors auf Grundlage, des auf der Webseite veröffentlichten Bildes.

Abbildung 6: Antriebsstrang 4.0 des Unternehmens Schaeffler

Die Maschinenüberwachung bietet neue Möglichkeiten die Effizienz der Motoren zu steigern und die Gesamtkosten zu reduzieren (Schaeffler, 2018b). Die wichtigste Funktion der weiterentwickelten Antriebstechnik ist die Vorhersage von optimalen Wartungszeitpunkten. Um die Wartungszeitpunkte festzulegen, wurden automatisierte Wälzlagerdiagnosen in die Motoren integriert, diese gelten als Voraussetzung für Predictive Maintenance. Predictive Maintenance beschreibt dabei die vorausschauende Wartung in Motoren, dabei nicht zeitbasiert, sondern nutzungsbasiert (Grall et al., 2002, S. 141 ff.). Somit lässt sich die Restlaufzeit von Wälzlagern berechnen. Diese Technologien werden in Werkzeugmaschinen, Förderbänder, Pressen und Walzen eingesetzt. Alle digitalen Lösungen bestehen aus drei wesentlichen Elementen. Einer geeigneten Sensorik, welche die aussagefähigen Belastungsdaten über Maschinen und verwendete Lager messen.  Simulationsmodelle, welche die Restlaufzeit berechnen können, indem sie die tatsächlichen Lasten und Dimensionen der Maschinen kalkulieren. Eine geeignete Softwareplattform, damit die Kunden einen Zugriff auf die individuellen Informationen zu ihren Maschinen erhalten. Durch die Veränderung der Schwingungsmuster, lassen sich zeitnah auftretende Probleme erkennen, wie drohende Lagerschäden oder auffällig hoher Verschleiß. Die Datenübermittlung folgt mittels einer Cloud. Es werden Rohdaten zu den FAG Smartcheck, sogenannte „Condition Monitoring“ weitergegeben. „Condition Monitoring“ beschreibt die Verwendung von Sensorsystemen zur Überwachung des Werkzeugzustands (Byrne et al., 1995, S. 541 ff.). Ebenso beinhaltet es die Daten der Maschinensteuerung. Diese Daten werden verwendet, um mittels einer automatisierten Diagnose, dem Kunden alle wichtigen Informationen bereitzustellen und diese verständlich zu nutzen. Die Ziele des industriellen Produkt-Service Systems sind es, die Gesamtkosten gering zu halten, die Wartungsintervalle planbarer zu machen, die Restlaufzeiten zu berechnen, die Fabriken optimal auszulasten, wenig Ruhe- und Umrüstzeiten zu erhalten und einen Produktionsausfall verhindern (Schaeffler, 2018c).

Ein weiteres Projekt, welches in A2 abgebildet ist, stellt die Werkzeugmaschine dar, die mit verschiedenen zusätzlichen Sensoren ergänzt wurde (Schaeffler, 2018b). In Kooperation mit DMG MORI, die sich auf die Entwicklung von CNC Werkzeugmaschinen spezialisiert haben (DMG MORI, 2018), wurde eine Fräsmaschine entwickelt, welche eine große Datenmenge sammelt und mit Hilfe der Cloud auswertet. Ein Prototyp der Werkzeugmaschine steht in Höchstadt an der Aisch und wird dort dem Praxistest unterzogen. Es sind überwachte Wälzlager, welche in Werkzeugmaschinen eingesetzt werden, wichtig ist dabei die Genauigkeit. Durchmesser und Rundheit müssen den Sollvorgaben auf etwa zwei Mikrometer entsprechen. Diese Sensoren nehmen Messwerte für Drücke, Schwingungen oder Kräfte auf. Angebracht sind diese in dem rotierenden Teil der Maschine. Über ein gespeichertes Gateway, dieses bietet Schutz vor Hackern, werden die gesammelten Informationen übermittelt. Über ein Bedienterminal oder ein anderes internetfähiges Gerät können Daten eingesehen werden. Doch ohne eine Verknüpfung der Daten, können diese nicht als Informationen genutzt werden. Um dort entgegenzuwirken wurde jedes Bauteil mit einer ID ausgestattet, somit lassen sich alle Daten einem bestimmten Bauteil zuordnen. Weiterführend können so Abweichungen der einzelnen Bauteile ermittelt und korrigiert werden. Dies führt zu einer ständigen Optimierung des Fertigungsprozesses. Daraus ergeben sich vielfältige Chancen, denn die Präzision wird gesteigert und somit auch der Ausschuss. Bei minimierten Ausschuss hat das produzierende Unternehmen einen geringeren Energie- und Schmiermittelverbrauch. Zudem existiert die Möglichkeit Maschinen auf Wunsch nachzurüsten. Eine Nachrüstung hat den Vorteil, dass noch gut laufende Maschinen nicht entsorgt werden müssen, um neue Technologien anzuschaffen (Schaeffler, 2018d).

Predictive Maintenance 4.0 für die Windkraft, dass in A3 veranschaulicht wird, ist ein Projekt indem modulare Sensorik in den Antriebsstrang von Windkraftanlagen eingebaut wurde. Mit Hilfe von Schwingungsmessungen lassen sich Zustandsinformationen überprüfen. Durch das internetgestützte Programm „Condition Analyzer“ kann der Betreiber jederzeit, per Fernüberwachung, auf die Daten der einzelnen Lager oder auch ganzen Aggregate zugreifen (Schaeffler, 2018b). Somit ist es nicht mehr notwendig für die Diagnose eines Problems in einer Windkraftanlage zu sein. Monteure können das Ersatzteil direkt ersetzen, da zunächst durch die Ferndiagnose festgestellt wurde, welcher Fehler besteht. Die Blattverstellung einer Windkraftanlage hat eine große Bedeutung für den Betreiber. Nicht nur um wirtschaftlich arbeiten zu können, müssen die Rotorblätter optimal ausgerichtet sein, sondern auch um extreme Belastungen zu verhindern, welche die Lebensdauer der Anlage extrem einschränken (Schaeffler, 2018e).

Ein weiteres Projekt ist das Condition Monitoring 4.0 für die Bahn, welches in A4 dargelegt wird. Das Condition Monitoring System ist eine digitalisierte Überwachung und optimale Instandhaltung vom kompletten Treib- bzw. Laufdrehgestellen mit intelligenter Software und Cloud-Anbindung. Vorteile dieses Systems sind die höheren Durchschnittsgeschwindigkeiten, größere Laufleistungen und längere Wartungsintervalle mit gleichzeitiger höherer Betriebssicherheit (Schaeffler, 2018b). Ein Radsatzlager von einem ICE der deutschen Bahn wird nach knapp zwei Jahren gewartet. Hier werden die Radsatzlager demontiert, inspiziert und aufbereitet. Dabei ist es zweitrangig, ob eine Inspektion notwendig war oder nicht, da man von einer durchschnittlichen Laufleistung von 1,2 Milliarden Kilometer ausgeht und der ICE durchschnittlich 1500 Kilometer pro Tag zurücklegt. Dieser Prozess ist sehr kosten- und zeitintensiv.  Durch das Condition Monitoring System kann die Abnutzungen der Radsatzlager, ohne kostenintensives demontieren, festgestellt und permanent während des Betriebes beobachtet werden. Ein weiterer wichtiger Faktor ist das Schmiermittel. Durch hohe Belastungen wird das Schmiermittel verbraucht. Das System misst dabei permanent Drehzahl, Temperatur und Vibration, um durch eine von Schaeffler entwickelte Formel die verbleibende Gebrauchsdauer des Fettes zu berechnen. Daraus folgt, dass die Wartungsintervalle individuell angepasst werden können. Dieses System soll in Zukunft eine ganzheitliche Lösung für die Überwachung im Bahnverkehr sein, indem nicht nur Radlager überprüft werden, sondern eine Antriebseinheit aus Motor, Getriebe und Kupplung. Diese Lösung steht auch im Zusammenhang mit der Umstellung auf einen Elektromotor.  Es handelt sich bei dem Condition Monitoring System noch um ein Konzept, jedoch wurde es 2015 bei Fahrversuchen schon eingesetzt und überzeugte (Schaeffler, 2018f).