Motorspindeln – das Herzstück jeder Werkzeugmaschine – sind starken mechanischen Belastungen ausgesetzt. Bleiben Überlastungen unentdeckt, können Ausfälle die Folge sein. Diese lassen sich durch vorausschauende Wartung verhindern.

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Um Spindeldaten auszuwerten, anhand derer sich die Ausfallwahrscheinlichkeit prognostizieren lässt, hat Mitsubishi Electric die neuen i³SAAC-Sensoren von Lenord + Bauer in seine Maschinensteuerung implementiert. Die Minicoder mit integrierter digitaler Schnittstelle liefern laut dem Anbieter gezielt gefilterte und optimierte Funktionen sowie Zusatzinformationen. So ist es möglich, aktuelle Statusinformationen abzurufen. Dabei bleibt das Messprinzip des Motorfeedbacksystems unverändert: Die Minicoder erfassen Drehzahlen bis zu 100.000 Umdrehungen pro Minute. Somit eignen sie sich als Istwertgeber für die Spindeln und Positioniersysteme von Werkzeugmaschinen. Darüber hinaus überwachen sie Temperatur, Position sowie die Betriebsstunden und liefern Informationen für ein elektronisches Typenschild. Diese Parameter machen die Instandhaltung planbar.

Die Prozessdaten werden direkt im Sensor zur Laufzeit verarbeitet und aufbereitet in Echtzeit übertragen. Das System gibt frühzeitig Warn- und Statusmeldungen aus, wenn etwa Komponenten erneuert werden müssen. »Reparaturen lassen sich kosteneffizient genau rechtzeitig dann durchführen, wenn der Werkzeugmaschine ein Leistungsverlust droht«, erklärt Frederik Gesthuysen, Manager CNC Sales Administration & Marketing, Division Mechatronics CNC bei Mitsubishi Electric.

Edge Computing und KI

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Die neuen intelligenten Minicoder basieren auf integrierten leistungsfähigen Mikrocontrollern. Die Protokollstacks für digitale Schnittstellen sind die Basis für realisierbare Funktionen und Dienste.

Betrachtet man die Anforderungen an Motorspindeln mit typischen Drehzahlen von 10.000 bis über 50.000 Umdrehungen pro Minute genauer, so ergeben sich Protokollzeiten von wenigen Mikrosekunden (μs). Die Protokollstacks garantieren im Beispiel des Highspeed Mitsubishi-Protokolls MHSSI eine Echtzeitübertragung der Drehzahlinformationen in unter zehn Mikrosekunden und die Übertragung weiterer Zustandsdaten wie der Temperatur am b-seitigen Spindellager.

Während der Datenübertragung werden die Drehzahldaten permanent weiter erfasst und im Minicoder zur nächsten Übertragung aufbereitet. Auf Mikroprozessorebene müssen dazu interne Zykluszeiten von 1 μs für die Informationen zur Laufzeit und von 10 μs für weitere Taskebenen sichergestellt werden.

Künftig sollen die i³SAAC-Minicoder zusätzliche Mehrwerte liefern, so der Anbieter: Interne, gefilterte und optimierte Daten werden miteinander kombiniert, Messwerte mit weiteren Signalen wie Vibration oder der radialen und axialen Wellenverlagerung verknüpft.

Um den Anlagenzustand beurteilen zu können, müssen gesammelte Maschinendaten mit intelligenten Algorithmen ausgewertet werden. Dieser steigenden Datendichte begegnet Lenord + Bauer mit Edge-Computing und KI. Die vorgelagerte Instanz, etwa eine zentrale Steuerung, erhält die benötigten Daten vom ›Rand des Netzwerkes‹ mittels serieller Protokolle aufbereitet.

Die intelligenten Sensoren digitalisieren die Messwerte aus dem Antrieb und ermöglichen das Verknüpfen mit verschiedenen Punkten in der CNC, etwa am Frequenzumformer. Hierfür hat der Hersteller eine Sensorlösung namens MC Observer entwickelt. Die Daten werden entweder direkt in die CNC übertragen oder zuvor mittels eines OPC-Servers aufbereitet.

Umati sprechen

Wichtig ist auch der Blick über die Bedienoberfläche einer Anlage hinaus in das übergeordnete ERP-Netzwerk. Basierend auf dem OPC-UA-Standard definiert der Verband deutscher Werkzeugmaschinen (VDW) derzeit das Umati-Protokoll (universal machine tool interface). Ziel ist, die Vernetzung mittels universeller, standardisierter Schnittstellen voranzutreiben. Maschinen und Automatisierungslösungen sollen sich künftig weltweit über eine Sprache miteinander abstimmen.

Lenord + Bauer berücksichtigt diesen Standard: Die Sensordaten können vollständig aufbereitet direkt in Umati transferiert werden. Der Signalpfad des Motorfeedbacksystems bleibt unangetastet, Safety-Anforderungen werden erfüllt. Die Lösung mit digitalen Schnittstellen im Motorfeedback-Sensor bedient Echtzeitanforderungen auf Maschinenebene und OPC-UA-basierte Servicekommunikation auf Serverebene.

Das Konfigurieren und Einbinden der Sensoren in die Steuerung soll künftig direkt über die Visualisierung der CNC-Steuerungsebene erfolgen. Derzeit ist die Integration mithilfe des Servicetools GEL 211 möglich, mit dem analoge Sensorwerte im eingebauten Zustand auf den tatsächlichen Luftspalt zwischen Minicoder und Messzahnrad abgeglichen werden können.

Neben Funktionsprüfung und Sensoroptimierung kann ein Fingerprint des gesamten Sensorsystems aufgenommen und gespeichert werden. Mit dieser Basis im Minicoder lassen sich beim Konfigurieren Schwellwerte für zulässige Schwankungen um die initialen Messdaten und den Spindeltyp definieren. Die Überwachung der Werte findet im Sensor zur Laufzeit ohne Belastung des Anlagenbusses oder der CNC-Steuerung statt. Zusätzlich werden Betriebsstunden im i³SAAC-Minicoder konfigurierbar auf die Nenndrehzahl der Motorspindel als Drehzahlhistogramm gespeichert.

Ausfallursache identifiziert

Die gespeicherten Daten eröffnen Analysemöglichkeiten im Garantie- und Servicefall. Sie liefern Informationen über die tatsächlichen Arbeitsdrehzahlen und damit die Lagerbelastungen. Besonders die OEMs der Motorspindel profitieren vom Identifizieren der Ausfallursachen, um Garantiefälle zu bewerten. Zudem können sie Felddaten auswerten, um Produkte zu optimieren.

Der Spindel-Service wird oft über Drittanbieter abgewickelt. Dank des elektronischen Typenschilds lässt sich der richtige i³SAAC-Minicoder automatisch erkennen. Der Einbau von Sensor und Messzahnrad wird durch den Feinabgleich im eingebauten Zustand und den Fingerprint des Systems dokumentiert.

Zudem kann der Drittanbieter einen Wartungsservice anbieten, der auf den Daten basiert. »Mit vorausschauender Wartung lässt sich der optimale Zeitpunkt für den Tausch von Spindelkomponenten finden und in die laufende Produktion einplanen«, so Gesthuysen. »Durch intelligente Sensoren fließt das Expertenwissen der Sensorhersteller zur Datenanalyse in ein umfassendes Condition Monitoring ein und unterstützt die Prozessoptimierung nachhaltig.«