Igus setzt auf Predictive Maintenance mit Edge-Modul

Maschinendaten können helfen, Energieverbräuche zu optimieren, Stillstände zu reduzieren und Ressourcen effizienter einzusetzen. In der Praxis erschweren jedoch komplexe IT-Strukturen, Implementierungskosten und fehlende Datentransparenz häufig den Einstieg in Condition Monitoring und Predictive Maintenance.

Hier setzt Igus mit dem i.Cee²-Modul an. Das kompakte Edge Device wird direkt im Schaltschrank installiert und dient als universeller Datenlogger sowie als Analysemodul. Über analoge und digitale Schnittstellen lassen sich Sensoren beispielsweise für Stromverläufe, Temperaturen, Feuchtigkeit oder Kräfte anbinden. Die erfassten Daten werden direkt im Gerät gespeichert, verarbeitet und visualisiert. Damit können Unternehmen zunächst eine Datenbasis aufbauen, ohne zuvor umfangreiche IT-Infrastrukturen installieren zu müssen.

Vom Data Logging zur Predictive Maintenance

„Predictive Maintenance beginnt nicht mit komplexen Systemen, sondern mit den ersten Daten. Deshalb setzen wir beim i.Cee² bewusst auf Data Logging als Einstieg. Kunden erfassen zunächst ihre Maschinendaten und erkennen daraus Schritt für Schritt Zusammenhänge und Zustände. So entsteht der Übergang zum Condition Monitoring“, erklärt Richard Habering, Geschäftsbereichsleiter Smart Plastics bei Igus. Aus den Daten können in weiteren Schritten Prognosen und Wartungsempfehlungen für Predictive Maintenance entstehen.

Lokale Datenanalyse mit Edge Computing

Das i.Cee² verarbeitet Daten direkt am Entstehungsort. Durch Edge Computing soll sich das zu übertragende Datenvolumen reduzieren, während Abhängigkeiten von Netzwerken sinken und schnelle Reaktionszeiten möglich werden. Eine Internetverbindung ist für den Betrieb nicht erforderlich. Gleichzeitig können Daten über REST- und MQTT-APIs an Cloudplattformen sowie SCADA- oder MES-Systeme übertragen werden.

Wie flexibel lässt sich das Edge-Modul integrieren?

Für die Anbindung stehen jeweils vier analoge und digitale Ein- und Ausgänge sowie CAN-Bus, RS485, HDMI und
2x RJ45 zur Verfügung. Damit lässt sich das i.Cee² mit zahlreichen am Markt verfügbaren Sensoren verbinden. Die Eingangsbeschaltung für die 24-V-DC-Stromversorgung wurde für industrielle Anwendungen mit „schmutzigen“ Netzen und starken EMV-Einstrahlungen ausgelegt und ist beispielsweise in Anwendungen an Kranen erprobt.

Offene Software für Predictive Maintenance

Softwareseitig setzt Igus auf etablierte Open-Source-Lösungen. Zum Lieferumfang gehören Node-RED als visuelles Programmiertool, die Zeitreihendatenbank InfluxDB und Grafana zur Visualisierung. Damit lassen sich Datenflüsse definieren, Dashboards erstellen und Zusammenhänge analysieren, ohne dass tiefgreifende Programmierkenntnisse erforderlich sind. Gleichzeitig bleibt das System für zusätzliche Analysealgorithmen oder KI-basierte Auswertungen offen.

Quelle: Mit Material von Igus