Predictive Maintenance für Windanlagen

ZF AG verlängert mit Predictive Maintenance die Lebenszeit von Windrädern und bietet Maschinenparkbetreibern einen besseren Service.

Verlängerte Lebenszeit von Getrieben und optimale Maschinenauslastung

Die ZF AG ist ein weltweit führender Technologiekonzern in der Antriebs- und Fahrwerktechnik sowie der aktiven und passiven Sicherheitstechnik. Die Division ZF Aftermarket sichert mit integrierten Lösungen die Leistungsfähigkeit und Wirtschaftlichkeit von Fahrzeugen und Maschinen über deren gesamten Lebenszyklus.

Als Komponentenhersteller im Bereich Windturbinengetriebe beschäftigt sich das Unternehmen bereits seit 2016 mit Predictive Maintenance. Die Anlagen sind meist weltweit verteilt und aufgrund der Höhe schwer zu begehen. Schadensermittlungen, Wartungen oder Ausfälle dementsprechend zeit- und kostenintensiv.
Darum wurde ein System zur Überwachung der Anlagenauslastung entwickelt. Es dient der frühzeitigen Erkennung von Ausfällen und bietet die Möglichkeit Optimierungspotenziale zum Anlagenbetrieb zu identifizieren.

 

Mit Predictive Maintenance zum intelligenten Windturbinengetriebe

Über die Vernetzung der Turbine mit einer Cloud Plattform entsteht hier ein enormer Mehrwert. Anhand der gesammelten Daten können Vorhersagen zum Verhalten des Windenergieanlagengetriebes getroffen werden.
Im Schadensfall ist so vorab bekannt, welches Teil ausgetauscht werden muss. Darüber hinaus wird durch die Information über das Getriebeverhalten im tatsächlichen Betrieb ein vorrausschauendes Eingreifen ermöglicht.
So kann die Lebenszeit der Getriebe verlängert und eine optimale Steuerung von Windparks zu gewährleistet werden. Damit nimmt die ZF eine Vorreiterrolle in Sachen Predictive Maintenance ein.

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„Die ZF Predictive Maintenance Cloud dient zur Visualisierung von Belastungen und Optimierungspotenzialen im Betrieb von Windenergieanlagen, inklusive detaillierter Berechnungen für Windenergiegetriebe. Zudem ist sie Plattform für die Cloud-Collaboration mit weiteren Partnern rund um die Zustandsüberwachung von Windenergieanlagen. Das von doubleSlash entwickelte Backend in der Microsoft Azure Cloud verarbeitet Daten in Echtzeit und das Frontend stellt diese Daten aufbereitet für den Benutzer dar.“

Dr.-Ing. Andreas Vath //  Division Industrietechnik/Division Industrial Technology //  ZF Industrieantriebe Witten GmbH

Das System überwacht den gesamten Antriebsstrang des Windrads während des Betriebes. Aus diesen Daten wird ein ‚virtueller Zwilling‘ des Getriebes erschaffen. Damit lassen sich Leistung und Zustand des Windrads aus der Ferne überwachen und vorhersehen.

Das von doubleSlash entwickelte Backend in der Microsoft Azure Cloud verarbeitet Daten in Echtzeit und das mit Angular und TypeScript entwickelte Frontend stellt diese Daten aufbereitet für den Benutzer dar.

Die ZF Predictive Maintenance Cloud dient darüber hinaus als Plattform für die Cloud-Collaboration mit weiteren Partnern rund um die Zustandsüberwachung von Windenergieanlagen.

Mit Datenmanagement und IoT-Kompetenz schnell zu einer anwendbaren Predictive Maintenance Lösung

doubleSlash war als strategischer Softwarepartner am Projekt „Predictive Maintenance für Windkraftanlagen“ beteiligt und hat im Projektmanagement, der Datenvisualisierung und der Backendentwicklung mit Microsoft Azure bei der Vernetzung der Systeme unterstützt.

Besonders wichtig war hier eine Übersichtliche Darstellung der Live Daten (Live Data View), die als Grundlage für erste Analysen dient sowie die Möglichkeit, weitere wichtige Akteure für eine integrierte Customer Experience einzubinden.

Das Projekt wurde agil mit Scrum umgesetzt und vom ersten Prototyp bis hin zur fertigen Lösung begleitet.

 

Unsere Leistungen:

  • agiles Projektmanagement
  • Fach- und IT-Konzeption
  • IoT Architektur
  • agile Softwareentwicklung
  • IoT Backendentwicklung
  • Frontendentwicklung und Datenvisualisierung
  • Aufbau einer Umgebung für Datenanalysen
  • Optimierung der Datenhaltung
  • Optimierung von Berechnungsalgorithmen

Eingesetzte Technologien:

  • Microsoft Azure (IoTHub, Stream Analytics, Service Bus, Azure AD, SQL, Blob Storage) 

  • Python

  • Visual Studio Teamservices 2017

     

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