Nicht ganz dicht: An diesem Demonstrator mit intakten und defekten Leitungen testen Daniel Umgelter und sein Team ihren intelligenten Algorithmus unter realen Bedingungen. (Bild: Fraunhofer IPA / Rainer Bez)
Die Suche nach Leckagen in einem Druckluftsystem wird oft aufgeschoben. Der Grund: Das Aufspüren von undichten Verbindungsstücken und winzigen Löchern per Ultraschall-Ortungsgerät ist aufwendig und zeitraubend.
Trotzdem lohnt sich die Mühe:
- Die rund 60.000 Druckluftanlagen in Deutschland verbrauchen jährlich 16,6 Terawattstunden Strom, was sieben Prozent des gesamten Stromverbrauchs der deutschen Industrie entspricht.
- Schätzungen gehen davon aus, dass etwa ein Drittel der erzeugten Druckluft ungenutzt entweicht.
- Diese Verschwendung verursacht pro Unternehmen und Jahr schnell Kosten in Höhe von zehntausenden Euro und hat negative Auswirkungen auf die Klimabilanz.
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"Dieser Energieverlust könnte mit einer durchgehenden automatisierten Detektion von Leckagen um durchschnittlich etwa zehn Prozentpunkte gesenkt werden", sagt Daniel Umgelter, wissenschaftlicher Mitarbeiter der Abteilung Industrielle Energiesysteme am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA in Stuttgart. "Bezogen auf ganz Deutschland entspräche das einer Einsparung zwischen 80 und 160 Millionen Kilowattstunden pro Jahr. Das entspricht dem durchschnittlichen jährlichen Energieverbrauch von 22.000 bis 45.000 Haushalten."
Intelligenter Algorithmus erkennt Signaturen
Ein Forschungsteam vom Fraunhofer IPA und vom Institut für Energieeffizienz in der Produktion (EEP) der Universität Stuttgart hat gemeinsam mit dem Sensorunternehmen Sick einen wissenschaftlich-methodischen Ansatz zur automatisierten Detektion von Leckagen in pneumatischen Maschinen und Anlagen entwickelt. Hierbei wird ein Durchflusssensor an der Druckluftzuleitung einer Maschine angeschlossen, der laufend Massenstrom, Druck- und Temperaturverlauf erfasst. Ein intelligenter Algorithmus analysiert diese Kurvenverläufe in Echtzeit und erkennt charakteristische Signaturen, die auf Leckagen hinweisen.
Automation NEXT Conference 2024
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Die Besonderheit der Lösung: Vortrainierte Algorithmen machen teure Testläufe in der realten Fertigung überflüssig:
- In einem überwachten maschinellen Lernverfahren haben Umgelter und sein Team den Algorithmus unter realen Bedingungen trainiert.
- Zu diesem Zweck hat das Forschungsteam einen Demonstrator mit einer Vielzahl intakter und beschädigter Druckluftschläuche aufgebaut.
- Die Daten, die der Demonstrator im laufenden Betrieb erzeugt, werden anschließend millionenfach vervielfältigt und dienen dem Algorithmus als Trainingsgrundlage.
- Auf diese Weise erkennt der Algorithmus nicht nur statische und dynamische Leckagen bei Anlagen, die neu in Betrieb gehen, sondern auch bei Bestandsmaschinen.
Dafür muss keine Referenzkurve erstellt und hinterlegt werden, die den störungsfreien Betrieb abbildet. Stattdessen kann der Algorithmus ohne Vorbereitung direkt seine Arbeit aufnehmen. "Der Industrie spart das viel Zeit und Aufwand", so Umgelter, "denn die Produktionsprozesse werden ständig an veränderte Gegebenheiten angepasst. Die Testläufe, bei denen die Referenzkurve jedes Mal neu bestimmt werden muss, können künftig entfallen."
Reality Check
Bis die Lösung serienreif ist, wird allerdings noch etwas Zeit vergehen. Das Forschungsteam vom Fraunhofer IPA und der Universität Stuttgart hat seinen intelligenten Algorithmus zwar im Forschungsprojekt "LeakAIr" fertig entwickelt und bewiesen, dass er im laufenden Betrieb zuverlässig funktioniert. Aber ein marktreifes Produkt gibt es bisher nicht. Das bringt der Sensorspezialist Sick derzeit auf den Weg.
Den aktuellen Stand gibt es zwischen dem 22. und dem 26. April auf der Hannover Messe 2024 zu sehen: Halle 12, Stand D15.
