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Predictive Maintenance für Rührwerke
Rührwerke sind Schlüsselkomponenten der Prozessindustrie: Sie sichern Homogenität, steuern Misch- und Reaktionsprozesse und prägen Qualität, Durchsatz und Energieeffizienz.
Mit Predicitive Maintenance werden typische Probleme von Rührwerken frühzeitig erkannt, bevor es zu Qualitätsproblemen, Folgeschäden oder ungeplanten Stillständen kommt.
Diese Industrien profitieren von der Überwachung von Rührwerken
Lebensmittel & Getränke
Wasseraufbereitung
Bioenergie & Umwelttechnik
Pharmazeutische & Kosmetische Industrie
Papier- und Zellstoffindustrie
Chemieindustrie
Praxisbeispiel: Rührwerke in der Lebensmittelindustrie
Lebensmittelhersteller produzieren Cerealien oftmals im 3 Schicht-Betrieb.
Vor dem Verpacken werden die Produkte je nach Sorte mit beispielsweise Sirup veredelt. Dafür wird der Sirup in einem beheizten Ansatzbehälter vorbereitet und mit einem Rührwerk homogen gehalten, bevor er in den Coating-Prozess geht.
Frühzeitig erkannte Fehler, die ungeplante Ausfälle vermeiden:
Wellenfehlstellung durch typische Schwingungsmuster
Unwucht durch Anbackungen
Beginnende Lagerschäden durch steigende Schwingungen und Temperatur
Schäden am Rührorgan über Schwingungsanstieg und höhere Leistungsaufnahme
Erhöhter Widerstand durch steigende Werte von z.B. Motorstrom, Drehmoment und Temperatur
Erkennt Betriebszustände, trifft kontextbasierte Entscheidungen und bietet klare Anomalieerklärungen.
Fastest Time To Value
Plug & Play, sofort nutzbar, kontinuierliche Optimierungen und einfach skalierbar.
Industrieübergreifend einsetzbar
Branchen- Maschinen und Herstellerunabhängig.
FAQ: Predictive Maintenance für Rührwerke
Kann Predictive Maintenance Anhaftungen oder Belag am Rührorgan erkennen?
Ja. Anhaftungen/Belag erzeugen typischerweise Unwucht und verändern damit das Schwingungsverhalten. Oft zeigt sich zusätzlich eine veränderte Leistungsaufnahme (Motorstrom/kW) bei gleicher Drehzahl. In Kombination mit Kontextsignalen (z.B. Drehzahl, Rezept/Charge, Füllstand/Prozessparameter) lassen sich solche Veränderungen deutlich zuverlässiger einordnen.
Was passiert, wenn das Rührwerk unterschiedliche Betriebszustände fährt (z.B. verschiedene Drehzahlen)?
Das ist bei Rührwerken normal. Das System lernt für verschiedene Betriebszustände (z.B. Drehzahlen) jeweils zu erwartende Sensorwerte. So bleibt die Anomalieerkennung auch bei Last- und Rezeptwechseln stabil.
Welche Sensoren sind notwendig für die Überwachung eines Rührwerks?
Für einen sinnvollen Start reichen meist wenige Signale: 1. Vibrationssensoren (Beschleunigungssensoren) am Lagergehäuse, Motor / Getriebe 2. Temperatursensoren (z.B. an Lagerstelle, Motor oder Getriebe) 3. Signal zur Leistungsaufnahme des Antriebs (Motorstrom oder -leistung).
Die Drehzahl ist auch ein sehr hilfreicher Kontextparameter. Je nach Anwendung können außerdem Prozesssignale (z.B. Füllstand, Druck, Temperatur des Mediums) die Einordnung weiter verbessern.
Wie unterscheidet aiomatic „normales Rühren“ von einem Defekt?
Bei Rührwerken schwankt das Normalverhalten stark. Deshalb bewertet die KI Schwingungen nicht isoliert, sondern im Betriebskontext: Für unterschiedliche Betriebsbereiche wird jeweils ein Normalzustand gelernt und als Referenz genutzt. So lassen sich prozessbedingte Veränderungen besser von echten Defekten unterscheiden (z.B. Ausrichtfehler, zunehmende Unwucht).
Welchen Nutzen bringt Predictive Maintenance bei Rührwerken (ROI)?
Typische ROI-Effekte von Predictive Maintenance bei Rührwerken sind weniger ungeplante Stillstände sowie geringere Reparatur- und Folgekosten (z. B. an Lager, Getriebe oder Dichtungen). Zusätzlich hilft die frühzeitige Erkennung von Prozessabweichungen dabei, Ausschuss zu reduzieren und die Produktqualität stabil zu halten. Ein weiterer Hebel ist die effizientere Ressourcennutzung: Instandhaltung und Bauteilwechsel erfolgen zustandsbasiert statt intervallbasiert.
Wie hoch ist der Aufwand für die Einführung von Predictive Maintenance bei Rührwerken (Installation, Inbetriebnahme, Betrieb)?
Der Implementierungsaufwand ist gering, da aiomatic ein standardisiertes und effizientes Onboarding nutzt und die Sensorik einfach an den relevanten Bauteilen montiert werden kann
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