Industriehydraulik
Predictive Analytics in der Recycling-Industrie
Am Standort Heilbronn beugt die TSR Recycling GmbH mit datenbasierten Analysen von Bosch Rexroth potenziellen Ausfallkosten vor. Die moderaten Gebühren für den digitalen Service CytroConnect können sich schnell rechnen.
Recycling-Unternehmen sind in hohem Maße auf die Verfügbarkeit ihrer Anlagen angewiesen. Fallen hydraulisch angetriebene Schredder, Schrottscheren oder -pressen aus, drohen empfindliche Konventionalstrafen. Warten LKW, Züge oder Schiffe vergeblich auf ihre Ladung, klettern die Folgekosten mitunter in fünf- bis sechsstellige Höhen. Um dies zu verhindern, geht die TSR Recycling GmbH mit dem digitalen Service CytroConnect PREDICT von Bosch Rexroth neue Wege. Die regel- und datenbasierten Analysen mittels Machine Learning können nicht nur Produktionsausfälle vermeiden, sondern auch den Instandhaltungsaufwand senken und die Einsatzdauer des Equipments verlängern.
Am Standort Heilbronn verarbeitet die TSR Recycling GmbH Metall- und Eisenschrott.
Produktqualität und Energieeffizienz verbessern
Die 1890 gegründete TSR Recycling hat ihren Hauptsitz im nordrhein-westfälischen Lünen und beschäftigt weltweit 4.100 Mitarbeitende. Zu den Erfolgen des Unternehmens zählt die jährliche Einsparung von 12 Mio. Tonnen Eisenerz, 5 Mio. Tonnen Kohle und 8 Mio. Tonnen CO₂. Am deutschen Standort Heilbronn verarbeitet das Unternehmen Eisen- und Nicht-Eisen-Metalle. „Nur mit einem hohen Maß an Innovation entlang der gesamten Prozesskette lässt sich das Ausbringen und die Reinheit unserer Produkte weiter verbessern“, erklärt Sebastian Bischof, technischer Leiter im Bereich Scheren und Pressen. „Die vorausschauende Analyse und Wartung unserer Produktionsmaschinen spielt hierfür eine zentrale Rolle.“
Unter der Prämisse, eine möglichst energieeffiziente Lösung zu finden, die sowohl die CO₂-Emissionen als auch die Produktionskosten minimiert, entschied sich TSR Recycling für die Predictive Analytics Lösung des langjährigen Hydraulikpartners Bosch Rexroth. „Nach eingehender Marktanalyse konnte das Gesamtpaket von Bosch Rexroth am meisten überzeugen“, so Sebastian Bischof.
Vorbereitung der Datenanalyse
Als erste Maschine bei TSR wurde eine Schrottschere des Herstellers Metso fit für die Datenanalyse gemacht. Die Bestandsaufnahme und das erforderliche Hardware-Update erfolgte durch den Rexroth Certified Excellence Partner Hydrobar aus Sindelfingen. Dieser stattete die prozesskritischen Anlagenteile mit geeigneter Sensorik aus und installierte eine DAQ-Box (Data Acquisition) mit integriertem Gateway. Damit werden Sensordaten erfasst, ehe das IoT Gateway die Informationen vorverarbeitet und verschlüsselt in eine Cloud überträgt. Dort werden die Datenströme verifiziert, entschlüsselt und anschließend mithilfe selbstlernender Algorithmen ausgewertet.
Weichen die Messungen signifikant von den erlernten Vergleichsdaten ab, erkennt das System eine Anomalie und leitet sie dem betreuenden Rexroth Expertenteam weiter. Die Fachleute prüfen die Situation und geben den Verantwortlichen bei TSR eine vorausschauende Wartungsempfehlung. Dem Recycling-Unternehmen bleibt nun genügend Zeit, die Maßnahme zu planen und vorzubereiten, ohne dass die Produktivität leidet. Durch die frühzeitige Erkennung und Behebung von Anomalien lassen sich folglich Schäden und ungeplante Ausfälle vermeiden.
Die Schrottschere gehört zu den produktionskritischen Anlagen. Regel- und datenbasierte Analysen können hohe Ausfallkosten vermeiden.
Überschaubares Hardware-Update: DAQ-Box mit integriertem Gateway von Bosch Rexroth zur Datensammlung und sicheren Übertragung in eine Cloud.
Nach der Lernphase verfeinern sich die Analysen selbst
Dem Betriebsstart im August 2021 ging eine vierwöchige Lernphase voraus. Darin identifizierte das Analytics Team von Bosch Rexroth zunächst für die Schrottschere geeignete Modelle und Parameter. Die zur Analyse ausgewählten Algorithmen werden laufend verfeinert, so dass die Prognosen über die Zeit immer genauer werden.
„Vorausschauende Analysen erfordern ein hohes Maß an Expertise sowie ein umfassendes neuronales Netzwerk, das enorme Datenmengen aus einem riesigen Pool an anonymisierten Vergleichsdaten verarbeitet“, erklärt Marcello Miceli, Senior Manager Service Sales Support bei Bosch Rexroth. „In Eigenregie lässt sich so eine Lösung kaum aufbauen, doch als Mietservice wird Predictive Analytics für viele Anwendende attraktiv.“
Transparente Kosten, schneller ROI
Bei den meisten ausfallkritischen Hydraulikkomponenten rechnet sich CytroConnect PREDICT bereits im ersten Jahr, weiß Marcello Miceli aus Erfahrung. Wie viel der Ausfall einer Hydraulikkomponente unterm Strich koste, hänge von der Dauer der Ersatzteilbeschaffung ab. „In der Regel übersteigen die vermiedenen Stillstandskosten die monatlichen Gebühren um das Fünffache oder mehr“, so der Rexroth Experte. „Werden nur ein bis zwei Ausfalltage im Jahr vermieden, amortisieren sich die technischen Investitionen schon nach wenigen Wochen oder Monaten. Zu betrachten sind außerdem die peripheren Kosten. Beispielsweise lassen sich Schäden an weiteren Komponenten durch eine Überwachung der Ölreinheit vermeiden.“
Das Predictive Maintenance Team von Bosch Rexroth wertet die Maschine Learning Daten abschließend aus und gibt Wartungsempfehlungen.
Predictive Analytics im Recycling verhindert ungeplanten Stillstand, senkt den Wartungsaufwand und verlängert die Einsatzdauer des Equipments. Darüber hinaus können die Daten helfen, die Produktion laufend zu verbessern.
Entlastung der Instandhaltung
Für ein abschließendes Fazit zu Kosten- und Energieeinsparungen ist es bei TSR in Heilbronn noch zu früh. Erfolge hat Sebastian Bischof aber schon zu vermelden: „Wir konnten mit dem neu eingeführten System bereits einige ausfallkritische Anomalien frühzeitig erkennen. So hätten beispielsweise verschlissene Ventile in absehbarer Zeit die Produktion gestört. Wir haben unser zentrales Anliegen erreicht“, so der technische Leiter. „Die vorausschauende Wartung gibt uns Sicherheit gegen ungeplante Stillstände und hilft uns darüber hinaus, die Instandhaltungskosten am Standort Heilbronn zu minimieren. Da nun bestimmte Hydraulikkomponenten nicht mehr turnusmäßig und somit mitunter unnötig früh getauscht werden, erfährt das Wartungspersonal eine nachhaltige Entlastung. Das entschärft nicht zuletzt den Fachkräftemangel. Außerdem erhöhen die Zustandsinformationen und Prognosen die Energieeffizienz und die Einsatzdauer des Equipments, was wiederum Kosten spart.“ Hierfür überwacht CytroConnect PREDICT in der Schrottschere neben den Zylindern auch die Pumpen und Motoren sowie den Reinheitsgrad des Hydrauliköls und die Tankparameter.
Darüber hinaus hofft Sebastian Bischof, mit den gewonnenen Daten die Produktion weiter optimieren zu können. „Indem wir die spezifischen Hydraulikdaten der jeweiligen Schrottsorte zuordnen, sind wir in der Lage, Prozesse zu analysieren und anzupassen. Auch wegen dieser vielseitigen Nutzenaspekte sind wir sehr zufrieden mit dem Ergebnis“, resümiert Sebastian Bischof. „Wenn sich dieser überaus positive Eindruck verfestigt, werden wir weitere Produktionsanlagen mit dem Predictive Maintenance System von Bosch Rexroth nachrüsten.“
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