Stillstände vermeiden, bevor sie entstehen

Vor diesem Hintergrund gewinnt ein Wartungskonzept zunehmend an Bedeutung: Predictive Maintenance, also die vorausschauende Wartung auf Basis von Betriebs- und Zustandsdaten. Ungeplante Stillstände entstehen in der Regel nicht plötzlich, sondern sind häufig das Ergebnis schrittweiser Verschleiß- oder Belastungsprozesse. Typische Ursachen sind beispielsweise Materialermüdung an Seilen, zunehmender Bremsverschleiß, steigende Motortemperaturen oder wiederholte Überlastsituationen. Solche Entwicklungen bleiben im täglichen Betrieb oft lange unbemerkt. Erst wenn sich die Funktionsfähigkeit der Anlage bereits verschlechtert oder ein Bauteil ausfällt, werden sie sichtbar. Besonders bei intensiv genutzten Krananlagen kann dies zu ungeplanten Stillständen führen, die den Materialfluss erheblich beeinträchtigen.

Grenzen intervallbasierter Wartung

In vielen Betrieben basiert die Wartung von Förderanlagen noch immer auf festen Intervallen. Inspektionen und Wartungsarbeiten werden beispielsweise in bestimmten Zeitabständen durchgeführt, unabhängig davon, wie stark die Anlage tatsächlich genutzt wurde. Dieses Vorgehen hat sich über viele Jahre bewährt. Gleichzeitig stößt es in modernen Produktionsumgebungen zunehmend an Grenzen. Unterschiedliche Lastprofile, wechselnde Betriebszeiten oder steigende Auslastung führen dazu, dass der tatsächliche Anlagenzustand stark variieren kann. Predictive Maintenance setzt genau an diesem Punkt an. Wartungsmaßnahmen werden nicht ausschließlich nach Kalender durchgeführt, sondern stärker am tatsächlichen Zustand der Anlage orientiert.

Datentransparenz durch Monitoring

Die Grundlage für eine vorausschauende Wartung ist die kontinuierliche Erfassung relevanter Betriebsdaten. Moderne Monitoring-Systeme erfassen verschiedene Parameter, die Rückschlüsse auf Nutzung und Zustand einer Anlage ermöglichen.

Dazu gehören beispielsweise:

• Lastzyklen und Betriebsstunden
• Temperaturwerte von Motoren und Antrieben
• Bremszyklen und Bewegungsprofile
• Überlast- und Störereignisse

Thomas Zygmunt, Key Account Manager bei Konecranes © Konecranes

Durch die Analyse dieser Daten lassen sich Nutzungsmuster erkennen und Verschleißentwicklungen besser nachvollziehen. Wartungsmaßnahmen können dadurch gezielter geplant werden. Thomas Zygmunt, Key Account Manager bei Konecranes, erklärt: "Für die frühzeitige Erkennung möglicher Stillstandsrisiken bei Krananlagen sind vor allem Betriebs- und Zustandsdaten entscheidend. Wichtige Hinweise liefern insbesondere Lastzyklen, Temperaturentwicklungen, Bremsverschleiß und Überlastsituationen sowie Einschaltzeiten, Betriebsstunden und Startzyklen. Ergänzend geben Restnutzungsdauer (DWP), Zustände einzelner Komponenten, Warnmeldungen bei Verschleißgrenzen und Ölanalysen Aufschluss über den tatsächlichen Anlagenzustand. Auf Basis dieser Daten können Zustandsprognosen und Wartungsempfehlungen abgeleitet und über digitale Lösungen wie etwa die Checkapp transparent an den Kunden kommuniziert werden."

Konecranes verfolgt den Ansatz, die klassischen Inspektions- und Wartungsleistungen mit digitaler Zustandsüberwachung zu kombinieren. Ein zentrales Element ist dabei das System Truconnect Remote Monitoring. Truconnect erfasst Nutzungs- und Zustandsdaten von Krananlagen und stellt diese Informationen in Form von Berichten und Analysen zur Verfügung. Betreiber erhalten dadurch Einblicke in Belastungen, Nutzungsmuster und mögliche Abweichungen im Anlagenbetrieb. Die Daten können beispielsweise Hinweise auf ungewöhnliche Lastprofile, steigende thermische Belastungen oder zunehmenden Verschleiß einzelner Komponenten liefern. In Verbindung mit den Ergebnissen regelmäßiger Inspektionen entsteht so ein umfassendes Bild über den technischen Zustand der Anlage.