Condition Monitoring.

Condition Monitoring (Zustandsüberwachung) bezeichnet die systematische Erfassung und Analyse von Betriebsparametern technischer Anlagen und Maschinen, um deren aktuellen Zustand zu bewerten und Abweichungen vom Normalzustand frühzeitig zu erkennen. Das Ziel ist die rechtzeitige Identifikation sich anbahnender Schäden, bevor diese zu ungeplanten Stillständen oder kritischen Ausfällen führen.

Im Gegensatz zur reaktiven Instandhaltung (Reparatur nach Ausfall) oder präventiven Instandhaltung (zeitbasierte Wartung) ermöglicht Condition Monitoring eine zustandsbasierte Instandhaltung (Predictive Maintenance), bei der Wartungsarbeiten nur dann durchgeführt werden, wenn sie tatsächlich erforderlich sind.

Die am häufigsten verwendete Methode, die 60-70% aller Condition Monitoring Anwendungen ausmacht. Sensoren (Beschleunigungsmesser) erfassen Schwingungen an rotierenden Komponenten wie Lagern, Wellen und Getrieben. Typische Messfrequenzen liegen zwischen 10 Hz und 20 kHz. Abweichungen vom normalen Schwingungsmuster deuten auf Unwucht, Fehlausrichtung, Lagerschäden oder Resonanzprobleme hin.

Berührungslose Temperaturmessung mittels Wärmebildkameras zur Erkennung von Hotspots, Überlastung, mangelhafter Schmierung oder elektrischen Fehlerströmen. Moderne Wärmebildkameras erreichen Auflösungen von 640×480 Pixeln und Temperaturgenauigkeiten von ±2°C.

Untersuchung von Schmierstoffen auf Verschleißpartikel, Kontamination und Ölalterung. Partikelzählung erfolgt typischerweise nach ISO 4406 Standard. Die Methode ermöglicht Rückschlüsse auf den Verschleißzustand von Lagern, Getrieben und hydraulischen Systemen.

Erkennung von Leckagen, elektrischen Teilentladungen (Corona), Kavitation und Lagerproblemen im Frequenzbereich von 20-100 kHz. Besonders effektiv für die Lecksuche an Druckluftsystemen.

Analyse des elektrischen Stroms von Elektromotoren zur Erkennung von Rotorfehlern, Statorwicklungsschäden und mechanischen Problemen. Nicht-invasive Methode ohne zusätzliche Sensoren an der Maschine.

Hochfrequente Schallwellen (100 kHz – 1 MHz) werden durch Materialermüdung, Rissbildung oder Reibung erzeugt und detektiert. Besonders geeignet für Strukturüberwachung und Dichtheitsprüfungen.

Phase 1: Analyse und Planung

Phase 2: Installation

Phase 3: Inbetriebnahme und Baseline-Erstellung

Phase 4: Kontinuierlicher Betrieb

Reduktion ungeplanter Ausfälle: 30-50% weniger ungeplante Stillstände führen zu höherer Anlagenverfügbarkeit (OEE-Steigerung um 5-20%)

Kosteneinsparungen:

Verlängerte Lebensdauer: Maschinen und Komponenten erreichen 20-40% längere Nutzungsdauer durch rechtzeitige Intervention

Sicherheit: 60-70% Reduktion sicherheitskritischer Vorfälle durch Früherkennung

Beispielrechnung für eine mittelgroße Produktionsanlage:

Moderne Condition Monitoring Systeme nutzen zunehmend KI-Algorithmen:

Anomalieerkennung: Machine Learning Modelle (Autoencoder, Isolation Forests) erkennen Abweichungen vom Normalbetrieb ohne explizite Programmierung von Grenzwerten. Erkennungsraten liegen bei über 95% mit Falsch-Positiv-Raten unter 5%.

Predictive Analytics: Algorithmen wie Random Forests, Gradient Boosting oder neuronale Netze prognostizieren die Restnutzungsdauer (RUL – Remaining Useful Life) von Komponenten mit Genauigkeiten von 80-90%.

Musterkennung: Deep Learning Modelle (CNN, RNN, LSTM) identifizieren komplexe Fehlermuster in multivariaten Zeitreihendaten.

Edge Computing: 40-50% der neuen Systeme nutzen Edge-Geräte zur lokalen Datenvorverarbeitung, wodurch Datenvolumen um 90% reduziert und Latenzzeiten auf unter 100 ms gesenkt werden.

Fertigungsindustrie: 35-40% Marktanteil

Energieerzeugung: 20-25% Marktanteil

Öl & Gas: 15-20% Marktanteil

Transport & Logistik: 10-15% Marktanteil

Wind- und Wasserkraft: 5-10% Marktanteil

IIoT-Integration: 70% der neuen Installationen nutzen Industrial Internet of Things Plattformen mit Cloud-Anbindung

Wireless Sensoren: Batteriebetriebene Funksensoren mit 5-10 Jahren Laufzeit ermöglichen kosteneffiziente Nachrüstung (80% niedrigere Installationskosten)

Digitale Zwillinge: Kombination von Condition Monitoring Daten mit Simulationsmodellen für präzisere Prognosen

Augmented Reality: AR-Brillen zeigen Wartungstechnikern Live-Sensordaten und Reparaturanleitungen direkt an der Maschine

5G-Connectivity: Niedrige Latenzzeiten unter 10 ms und hohe Bandbreite ermöglichen neue Echtzeitanwendungen

Cybersecurity: Wachsende Bedeutung durch zunehmende Vernetzung – 60% der Unternehmen investieren in Security-Maßnahmen für OT-Systeme

Interoperabilität: Integration in Legacy-Systeme oft komplex und zeitaufwendig

Datenkomplexität: Große Datenmengen (mehrere TB/Jahr) erfordern leistungsfähige Speicher- und Analyselösungen

Fehlende Standards: Heterogene Maschinenlandschaften erschweren einheitliche Implementierung

Fachkräftemangel: Mangel an qualifiziertem Personal für Schwingungsanalyse (Kategorie I-IV nach ISO 18436)

Initiale Investitionskosten: Hohe Einstiegshürden für KMU (50.000-300.000 EUR)

Change Management: Kulturwandel von reaktiver zu prädiktiver Instandhaltung erfordert 12-24 Monate