Einsatz von Sensoren in der Industrieautomation – Technologien und Anwendungen

Paul-Martin Kamprath | Leitung Marketing | pk components GmbH

Sensoren sind die Grundlage moderner Industrieautomation. Sie erfassen physikalische Größen wie Temperatur, Druck, Bewegung oder Licht und liefern essenzielle Daten für Steuerung, Überwachung und Optimierung von Produktionsprozessen. Ohne Sensoren wäre eine präzise und effiziente Automatisierung kaum möglich.

Durch den Einsatz verschiedener Sensortypen lassen sich Produktionsabläufe verbessern, die Qualität sichern und Energieeinsparungen realisieren. Besonders smarte Sensoren mit IoT-Anbindung ermöglichen eine vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) und helfen, ungeplante Stillstände zu vermeiden. In der Industrie 4.0 spielen sie eine zentrale Rolle, indem sie Maschinen und Systeme vernetzen und eine datenbasierte Optimierung ermöglichen.

In diesem Beitrag stellen wir verschiedene Sensorarten vor, erklären ihre Funktionsweise und zeigen, wie sie in der Industrieautomation eingesetzt werden. Von optischen Sensoren für die Qualitätssicherung über Druck- und Temperatursensoren zur Prozessüberwachung bis hin zu Magnetfeldsensoren für präzise Positionsmessungen.

Smarte Sensoren für die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance)

Industrieanlagen sind täglich hohen Belastungen ausgesetzt. Verschleiß und Materialermüdung können zu unerwarteten Ausfällen führen, die hohe Kosten verursachen. Hier kommen smarte Sensoren ins Spiel: Sie überwachen kontinuierlich den Zustand von Maschinen und Anlagen, erkennen frühzeitig Anomalien und ermöglichen so eine vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) im Gegensatz zu einer Wartung mit festen Intervallen.

Smarte Sensoren sind mit Mikroprozessoren ausgestattet, die Sensordaten nicht nur erfassen, sondern auch direkt auswerten können. Diese Daten werden über IoT-Technologien (z. B. WLAN, Bluetooth oder industrielle Bussysteme) an zentrale Steuerungseinheiten oder Cloud-Plattformen weitergeleitet. Zu den wichtigsten erfassten Parametern gehören:

• Temperatur: Erhöhte Temperaturen deuten oft auf übermäßige Reibung oder Fehlfunktionen hin.
• Vibration: Veränderungen im Schwingungsverhalten weisen auf Unwuchten oder Lagerschäden hin.
• Druck: Abweichungen können auf Verstopfungen oder Leckagen hinweisen.
• Feuchtigkeit: Kritisch für elektronische Bauteile und empfindliche Materialien.
• Elektrische Ströme: Unregelmäßigkeiten in der Stromaufnahme deuten auf Überlastungen oder defekte Komponenten hin.

Durch den Einsatz intelligenter Algorithmen und maschinellem Lernen können smarte Sensoren nicht nur einzelne Messwerte erfassen, sondern komplexe Muster und langfristige Trends in den Daten analysieren. Mithilfe von Big-Data-Analysen und KI-gestützten Prognosemodellen lassen sich kritische Entwicklungen frühzeitig erkennen. Wie funktioniert das in der Praxis?

• Datenaggregation: Sensoren sammeln kontinuierlich Informationen über Temperatur, Vibration, Druck und andere relevante Parameter.
• Vergleich mit historischen Daten: Durch Machine-Learning-Modelle werden aktuelle Messwerte mit historischen Sensordaten abgeglichen, um Normabweichungen zu identifizieren.
• Erkennung von Korrelationen: Statt isolierte Werte zu betrachten, analysieren smarte Sensoren Zusammenhänge zwischen verschiedenen Messgrößen. Ein plötzlicher Temperaturanstieg in Kombination mit erhöhten Vibrationen kann beispielsweise auf ein sich anbahnendes Lagerschaden-Problem hinweisen.
• Echtzeit-Warnungen: Sobald ein kritischer Schwellenwert überschritten wird oder ein Muster erkannt wird, das auf einen bevorstehenden Defekt hinweist, sendet das System automatisch eine Warnung an das Wartungspersonal.
• Präzise Vorhersagen: Statt pauschale Wartungsintervalle zu nutzen, können Unternehmen genau bestimmen, wann eine Maschine gewartet oder ein Bauteil ausgetauscht werden sollte.

Ein praktisches Beispiel aus der Industrie: In einer Fertigungsstraße werden smarte Sensoren an Elektromotoren installiert, die Vibrationen, Temperatur und Stromaufnahme überwachen. Ein KI-gestütztes System erkennt eine zunehmende Unwucht und schwankende Stromwerte – ein klares Indiz für einen beginnenden Lagerschaden. Noch bevor der Schaden eskaliert, wird eine Wartung veranlasst, wodurch ein teurer Maschinenausfall verhindert wird. Durch diese fortschrittlichen Analysemethoden wird Predictive Maintenance immer präziser und effizienter. Unternehmen profitieren von einer deutlich verbesserten Maschinenverfügbarkeit, reduzierten Wartungskosten und einer längeren Lebensdauer ihrer Anlagen.

Beispiele weiterer Anwendungen smarter Sensoren in der Industrieautomation

• Pumpen- und Kompressorkontrolle: Veränderungen im Druckverhalten oder Geräuschmuster deuten auf Verstopfungen oder mechanische Abnutzung hin.
• Fördertechnik: Erkennung von Unregelmäßigkeiten in Bandgeschwindigkeiten oder Belastungen.
• Robotik: Sensoren erfassen Verschleiß in Gelenken und Aktuatoren, um plötzliche Ausfälle zu verhindern.

Dank Echtzeit-Analysen können Maschinenbetreiber schnell auf kritische Zustände reagieren und Wartungsmaßnahmen einleiten, bevor es zu Produktionsausfällen kommt.

Im Vergleich zur traditionellen, intervallbasierten Wartung bietet Predictive Maintenance zahlreiche Vorteile:

• Kostenersparnis: Wartung erfolgt gezielt nur dann, wenn tatsächlich Bedarf besteht, wodurch unnötige Serviceeinsätze vermieden werden.
• Minimierung ungeplanter Stillstände: Durch frühzeitige Fehlererkennung kann die Produktion reibungsloser laufen.
• Längere Maschinenlebensdauer: Da Probleme frühzeitig erkannt und behoben werden, reduziert sich der Verschleiß. Kosten werden dadurch vermieden, dass dem Ausfall kostspieliger Maschinen vorgebeugt wird.
• Höhere Betriebssicherheit: Kritische Ausfälle, die zu gefährlichen Situationen führen könnten, werden verhindert.

Smarte Sensoren sind damit eine Schlüsseltechnologie für moderne Industrieunternehmen, die ihre Effizienz steigern und ihre Wartungsstrategie optimieren möchten.

Sensoren in der Industrieautomation: Temperatur und Druck