smart plastics Knowledge Base

Vernetzte Maschinen, die ohne den Einfluss des Menschen eigenständig untereinander kommunizieren, das beschreibt der Begriff „Internet of Things“. Ein anschauliches Beispiel: Der Kühlschrank, der via Sensoren bemerkt, dass keine Milch mehr da ist oder eine vorgegebene Mindestmenge erreicht wurde, und über eine Vernetzung beim angebundenen Supermarkt Nachschub bestellt. Im Gegensatz zum normalen Internet, bei dem am Endgerät ein Benutzer eine Eingabe tätig, agieren die Systeme hier selbstständig, Machine-to-Machine (M2M).

Defekte an Anlagen lassen sich nicht immer vorhersehen und vermeiden. Bricht z.B. eine Energiekette, kann abgesehen von der beschädigten Energieführung auch schnell die ganze Anlage Schaden nehmen und längerfristig ausfallen. Ist dagegen z.B. eine Brucherkennung EC.B in der e-kette verbaut, erkennt diese bereits im Anfangsstadium von Brüchen den Defekt und löst entweder eine Meldung aus oder bewirkt über einen Öffnerkontakt direkt die Abschaltung der kompletten Anlage. So vermeidet der Sensor weitere Schäden und den Total-Ausfall der Maschine, eben den „Crash“. Unsere Sensoren zur Crash-Vermeidung bewahren daher Maschinenparks vor größeren Defekten, Ausfällen und Stillständen und vermeiden so letztendlich ungeplante Kosten.

Mit Industrie 4.0 wird ein Projekt der Bundesregierung zur Digitalisierung der industriellen Produktion bezeichnet. Bei dieser Idee laufen Produktionsprozesse nicht als einzelne Vorgänge nebeneinander her, sondern sind mit moderner Kommunikationstechnologie digital vernetzt. Alle Komponenten wie Maschinen, Produkte, Logistik und natürlich die Menschen kommunizieren hier miteinander. Das Ziel dieser digitalen Vernetzung ist eine verzahnte und sich selbst organisierende Produktion, die effizient ist und Ressourcen wirtschaftlich einsetzt. Mittlerweile ist Industrie 4.0 ein geflügelter Begriff für alle, die sich mit der Digitalisierung ihres Unternehmens befassen, von der Auftragserfassung bis zur Überwachung von Maschinen.

Die vorausschauende Wartung (engl.: predictive maintenance) meint, dass der ideale Zeitpunkt für eine Instandhaltungsmaßnahme ermittelt werden kann. Dies ist dann möglich, wenn Anlagen mit Sensoren ausgestattet sind, die Verschleiß und Auslastung der Bauteile melden. Über eine IoT-Onlineverbindung werden im Idealfall vorgegebene Laufzeitdaten und reale Nutzungsdaten abgeglichen und so der ideale Zeitpunkt für eine effiziente Wartung ermittelt, für einen kosten- und ressourcensparenden Betrieb.