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RFID im Blick

Adaptive MEMS-Sensorsysteme überwachen den Zustand von Maschinen in der Produktion bei Bosch

Artikel | von PR RFID im Blick | 05. Januar 2017
Der Sensor besteht aus einem IC-Baustein sowie einem MEMS-Sensor aus Silizium in Größe einer Streichholzspitze. Der Sensor besteht aus einem IC-Baustein sowie einem MEMS-Sensor aus Silizium in Größe einer Streichholzspitze. BILD: Robert Bosch

Bosch entwickelt und testet MEMS-Sensoren für industrielle Umgebungen – auch mit Blick auf Wartungs- und Instandhaltungsprozesse

Adaptive Multisensorsysteme sind eine kostengünstige Option, den Verschleißzustand von Maschinen in der Produktion zu überwachen und durch Statusabfragen in Echtzeit eine vorausschauende Instandhaltung umzusetzen. Ricardo Ehrenpfordt von Bosch spricht mit „RFID im Blick“ über die Vorteile von Sensornetzwerken, das Projekt „AMELI 4.0“ sowie Energy Harvesting zur autarken Energieversorgung von Sensoren.

Ricardo Ehrenpfordt, Corporate Research – Microsystem Technologies, Robert Bosch, im Gespräch mit „RFID im Blick“

Multisensorsysteme im Fokus der Sensor-Branche

MEMS steht für Mikroelektronisches-mechanisches System, einem Sensorsystem, das auf Silizium-Technologie basiert. Das Einsatzgebiet variiert von der Automotive- und Consumer-Industrie über Umweltsensorik bis zu industriellen Anwendungen. „Adaptive Multisensorsysteme, die mehrere Parameter berücksichtigen, spielen eine essentielle Rolle in der Sensorbranche. Dreiachsige Sensoren, welche in allen Raumrichtungen Beschleunigungen detektieren, Mediensensoren für Druck, Temperatur und Feuchte, integrierte Mikrokontroller mit intelligenter Sensor-Fusion-Software – die Sensornetzwerke von heute werden immer komplexer und dadurch vielseitiger einsetzbar.

Nicht nur die Hardware, auch die Software gewinnt an Bedeutung. Sensorfusionen mehrerer Sensoren detektieren Fehlerquellen und Störfelder. Sensornahe Datenverarbeitung und Energieautarkie im IoT sind integrale Bestandteile adaptiver Sensornetzwerke, die den ‚Gesundheitszustand‘ von Maschinen in der Produktion überwachen und in Echtzeit ein Status- Update geben können“, erklärt Ricardo Ehrenpfordt.

Prozess-Monitoring und Predictive Maintenance

Zum „Anlernen“ der Sensoren setzt Bosch auf Big Data. In der Anwendung spielt oft nur noch Smart Data eine Rolle, da eine ungefilterte Datenflut den Endanwender überlasten würde, so Ricardo Ehrenpfordt. „Endanwendern genügt oftmals ein Ampelsystem, das den Verschleißzustand anzeigt und meldet, wenn ein Austausch von Bauteilen notwendig wird. Das Sensornetzwerk bietet neben dem Prozess-Monitoring auch die Möglichkeit einer Predictive Maintenance. Ungeplante Stillstände entfallen dank exakter Vorhersagen. Ersatzteile können frühzeitig geordert, Wartungs- und Instandhaltungskosten effektiv gesenkt werden. MEMS-basierte Sensorsysteme bieten eine kostengünstige Option, Industriesensoren adaptiv zu ergänzen oder eine Anlage unkompliziert nachzurüsten, wenn aus Kostengründen keine Industriesensoren zur Überwachung der Anlage eingesetzt werden.“

MEMS-Sensor aus Silizium nicht größer als eine Streichholzspitze

Ricardo Ehrenpfordt erläutert: „Der Sensor besteht aus einem ICBaustein sowie einem MEMS-Sensor aus Silizium in Größe einer Streichholzspitze. Auch kleinere Formate sind möglich. Mit einem Asic, ein zweiter Chip mit integrierter Schaltung, werden alle Komponenten auf einem Trägersubstrat appliziert und in eine Vergussmasse eingegossen und bilden zusammen den MEMS-Sensor. Bei IoT- und Industrie 4.0-Anwendungen werden zahlreiche einzelne MEMS-Sensoren als Sensorsystem in einem Gehäuse miteinander verheiratet.

Im Gehäuse wird der Sensor-Knoten mit Schnittstellen wie Bluetooth- oder WLAN-Modulen verbunden. Je nach Anforderung wird der Sensor kabelgebunden, von einer Batterie mit einer Lebensdauer von einigen Jahren oder über Energy Harvesting betrieben. Das Energy Harvesting für MEMS-Sensoren ist Use-Caseabhängig. Die Energiegewinnung kann über solare Einstrahlung, thermische Energie oder Vibrationen erfolgen.“

Ricardo EhrenpfordtRicardo Ehrenpfordt „Adaptive Sensornetzwerke bieten neben dem Prozess-Monitoring auch die Möglichkeit einer Predictive Maintenance. Sie können Industriesensoren flexibel und kostengünstig ergänzen oder sogar ersetzen, um einen noch größeren Mehrwert zu generieren und ein digitales Abbild der vernetzten Produktion zu schaffen.“

Kinetisches Energy Harvesting

„Im Projekt ‚AMELI 4.0‘ erforscht Bosch mit weiteren Partnern wie Hahn-Schickard in Villingen-Schwenningen die Energieversorgung von Sensorsystemen über Vibrationen, Bewegungen und Beschleunigungen mittels kinetischer Energy Harvester. Das Projekt startete im Dezember 2015 und hat eine Laufzeit von drei Jahren. Das Sensorsystem wird von außen auf eine Komponente aufgesetzt und gewinnt die Energie über die Stelle, an der es angebracht ist. Der Sensor leitet Informationen über den Zustand der Maschine oder Komponente über einen Router oder ein Gateway an ein Fertigungsnetzwerk.

Die für die Automotive- und Consumer-Industrie spezifizierten MEMS-Sensoren werden daraufhin untersucht, wie robust sie für industrielle Anwendungen sind. Im ersten Halbjahr des Projekts wurden Spezifikations- und Anforderungsanalysen mit Blick auf die industriellen Anwendungen durchgeführt sowie sensorbasierte Evaluierungssysteme umgesetzt und erste Use Cases bewertet“, fasst Ricardo Ehrenpfordt die Konzipierung des Projektes zusammen.

Verschleiß mit MEMS-Sensoren detektieren

Ricardo Ehrenpfordt führt aus: „Siemens stellt industrielle Komponenten für die Untersuchungen her. Schaudt Mikrosa, ein Spezialist für Schleifmaschinen und Werkzeugmaschinen, stellt Anlagen und Komponenten zur Verfügung. Die Komponenten dienen dazu, zu evaluieren, welche Merkmale mit den Sensoren detektiert werden können. Aus diesen Ergebnissen werden Schlüsselparameter festgelegt und Anforderungen für die Sensorsysteme entwickelt. Langzeitmessungen sollen mittels Evaluationssystemen auf Basis von MEMS zeigen, dass die eingesetzten Sensoren über die nötige industrielle Robustheit verfügen. Anders gesagt: Können Verschleißerscheinungen mit MEMS-Sensoren detektiert werden?

Der Fokus der Tests liegt auf Mikrofon-basiertem Luftschall und Vibrations-basiertem Körperschall. Um die Funktionalität der Sensoren zu testen, wird der Verschleiß entweder absichtlich in einer Laborumgebung oder beim Werkzeugmaschinenhersteller hervorgerufen oder über Langzeitmessungen überprüft. Zudem sind Bosch-Werke beteiligt. Es ist die Stärke von Bosch in der Position als Leitanwender und Leitanbieter, dass in einem frühen Entwicklungstadium Forschung, Entwicklung und Bosch-Werke kooperieren und entwickelte Lösungen gemeinsam evaluieren. Ziel ist es, ein adaptives Sensornetzwerk zu entwickeln, dass den Zustand aller Maschinen oder Komponenten zuverlässig in Echtzeit überwacht und letztendlich die Wartungs- und Instandhaltungskosten senkt.“

Letzte Änderung am Donnerstag, 05 Januar 2017 13:20
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