ABB mit zustandsorientierten Wartungsservice

Der neue Service Condition-Based Maintenance (CBM) von ABB bietet Roboteranwendern die Möglichkeit, auf Basis von Echtzeit-Betriebsdaten einen präventiven Wartungsplan für einzelne Roboter oder Roboterflotten zu erstellen. Die Produktivität wird so gesteigert und Ausfallzeiten reduziert.

Echtzeitdaten

CBM greift auf Echtzeitdaten während des Roboterbetriebs zurück. Dadurch können potenzielle Probleme identifiziert werden, die die Leistung beeinträchtigen könnten. Dies umfasst Daten über die Auslastung, Geschwindigkeit, Beschleunigung und Verschleiß des Getriebes. Die Variablen werden mit denen anderer Roboter in der weltweiten ABB-Datenbank abgeglichen. Hierdurch kann die Wahrscheinlichkeit und der Zeitrahmen eines möglichen Fehlers oder Ausfalls berechnet werden.

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Große Roboterflotten

Das CBM-Tool – konzipiert für Kunden mit großen Roboterflotten – empfiehlt anschließend, ob entsprechende Maßnahmen zur Abhilfe, wie eine Reparatur oder der Austausch der betroffenen Teile, erforderlich sind. Durch die Identifizierung, welche Teile wahrscheinlich ausfallen werden und wann, lassen sich die Ersatzteile rechtzeitig beschaffen, ohne eine große Lagerhaltung betreiben zu müssen. So können Anwender ihre Budgets besser planen und sicherstellen, dass Ressourcen verfügbar sind, um die eventuell anfallenden Arbeiten durchführen zu können.

Bisher war es schwierig festzustellen, ob entscheidende Bauteile wie Getriebe verschlissen sind oder ausgetauscht werden müssen. Erst der eigentliche Ausfall machte das Problem offensichtlich. Anwender hatten daher vielfach unnötige Sicherheitsbestände angelegt oder konnten das Ersatzteil aufgrund mangelnder Verfügbarkeit kurzfristig nicht beschaffen. Produktionsstillstände waren die Folge.

Wartungsplan

Mit dem neuen CBM-Servicetool erhalten Kunden die notwenigen Informationen, um einen vorausschauenden Wartungsplan zu erstellen, und so ihre Roboter in einem guten Betriebszustand zu halten sowie ihre Leistung zu maximieren. Das Monitoring erlaubt es zudem, die Wahrscheinlichkeit eines vorzeitigen Ausfalls zu minimieren sowie die so genannten MTBF-Spanne (engl. „Mean Time Between Failure“ = mittlere Betriebsdauer zwischen Ausfällen) zu optimieren und die Betriebslebensdauer des Roboters zu verlängern.

Um die vorbeugend zu ergreifenden Maßnahmen schnell abschätzen zu können, erstellt das Tool eine Auswertung zu jedem Roboter. Diese enthält die Seriennummer, eine Übersichtstabelle, die Datenanalyse, individuelle Wartungsempfehlungen und die Anlagenbewertung. Anhand dieser Daten können Anwender einen geeigneten Wartungsplan entwerfen, wobei bei Bedarf auch die Experten von ABB zur Verfügung stehen.

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