Condition Monitoring bei Maschinen: Der Markt beschleunigt sich

Der Markt für Dienste zur Maschinenzustandsüberwachung, der im letzten Jahr 2.084 Millionen US-Dollar umfasste, wird laut den Prognosen von MarketWatch bis 2028 voraussichtlich 2.789,2 Millionen US-Dollar erreichen. Eine andere Studie von Future Market Insights spricht von 6,79 Milliarden US-Dollar bis Ende 2031.

Dabei bezieht sich die Zustandsüberwachung von Maschinen auf den Prozess des Monitorings und Messung von Temperatur, Feuchtigkeit und Druck in mechanischen Geräten. Sie wird bei Pumpen, Rotations- und Elektromotoren, Verbrennungsmotoren (ICEs) und Pressen verwendet. Die Schwingungsüberwachung, Korrosionsüberwachung, Thermografie, Ölanalyse, Ultraschallemission und Motorstromanalyse gehören ebenfalls dazu.

Diese Verfahren helfen bei der Vorhersage von mechanischem Verschleiß und der Diagnose von unerwünschten Geräuschen, Vibrationen und Wärmeentwicklung, die Maschinenkomponenten beschädigen können. Außerdem ermöglichen sie eine korrekte Planung von Wartungsprogrammen, minimieren die Schwere von Maschinenstillständen und gewährleisten die Sicherheit der Anlagen.

Die zunehmende Digitalisierung sowie das signifikante Wachstum in den Bereichen Öl, Gas, Automobil, Verteidigung, Luft- und Raumfahrt, Fertigung, Lebensmittel, Getränke und Schifffahrt schaffen einen positiven Ausblick für den Markt. Darüber hinaus wirken verschiedene technologische Fortschritte wie die Verwendung sicherer Cloud-Computing-Plattformen, drahtlose Technologien und die Integration des Internets der Dinge (IoT) als weitere wichtige wachstumsfördernde Aspekte.

Laut Future Market Insights bestimmt das Segment der tragbaren Maschinendiagnostik den Umsatz des Marktes für Zustandsüberwachungsdienste. Das liegt daran, dass tragbare Geräte zur Analyse von Sensordaten verwendet werden, die wertvolle Betriebszeit einsparen.

Im aktuellen Szenario wird aber auch die Integration von Condition-Monitoring-Software mit computergestützten Wartungsmanagementdiensten und Prozesssteuerungssoftware als neuer Trend beobachtet.

Denn um die Ausfallzeiten von Anlagen zu minimieren, müssen diese kontinuierlich oder in regelmäßigen Abständen überwacht werden. Das gilt insbesondere für Anlagen zur Energieerzeugung und in petrochemischen Betrieben. Angesichts der Bedeutung hochpräziser Ergebnisse in solchen Anlagen bemühen sich die Hersteller um die Weiterentwicklung von Zustandsüberwachungssoftware, die in Diensten zur Datenerfassung integriert werden kann.

Zudem wird erwartet, dass die Nachfrage nach Zustandsüberwachungsdiensten in Südasien in den kommenden Jahren an Dynamik gewinnen wird – Grund dafür sind die zunehmenden Investitionen in die Energieerzeugung und die petrochemische Industrie. Denn in Ländern wie Indien und Indonesien ermutigen die Regierungen die Akteure des Privatsektors, das Stromdefizit zu minimieren, um den maximalen Strombedarf zu decken. Das unterstützt wiederum den Markt für Zustandsüberwachungsdienste in der Region.

Auch Nordamerika ist ein bedeutender Markt für Dienste des Condition Monitoring und wird seine Vorherrschaft aufgrund des starken industriellen Wachstums und der hohen Akzeptanz der Leistungen in der Region voraussichtlich beibehalten.

Das Hauptaugenmerk der industriellen Automatisierung liegt zusammen mit den Bedenken hinsichtlich der Cybersicherheit und der Umwelt auf den Fähigkeiten fortschrittlicher Technologien. Außerdem wird die zunehmende Nutzung des IIoT (Internet of Industrial Things) für die Zustandsüberwachung einstimmig in den Automatisierungstrends für 2022 genannt.

IIoT ermöglicht verschiedene verbesserte Engineering-Strategien wie Ursachenanalyse, vorausschauende Wartung (PM), Big Data Analytics und Condition Monitoring (CM). Darüber hinaus beobachten Branchenexperten eine deutliche Hinwendung der Maschinenhersteller zu CM, da sie langsam verstehen, wie es funktioniert und welche wesentlichen Vorteile es bietet.

Denn die Verwendung einer Vielzahl von IIoT-Sensoren für CM erfasst die besonderen Bedingungen einer Maschine und hilft bei der sofortigen Erkennung von Betriebsänderungen, die auf die Entwicklung eines Fehlers hindeuten können. Bei Motoren, Pressen, Pumpen sowie Kompressoren ist sie ebenfalls sehr nützlich und die Palette der zu überwachenden Parameter wird ständig erweitert. Zudem kann die Echtzeit-Analyse von CM-Daten auf eine umfassendere Leistungsanalyse ausgedehnt werden, z. B. auf die Maschinennutzung, Zyklen und Betriebsstunden.

Fortschrittlichere IIoT-Technologien produzieren viel mehr Daten, die ständig und in Echtzeit gesammelt werden. Da Unternehmen nun lernen, das volle Potenzial dieser Technologie auszuschöpfen, wird das auch einer der wichtigsten Automatisierungstrends 2022 sein. Denn Big Data spiegelt alle Eingaben und Aktionen des automatisierten Produktionsprozesses wider, die für weitere Analysen untersucht oder gespeichert werden. So können Datenanalysten Fehler in einem Prozess sowie Lücken in Verfahren finden und den gesamten Lebenszyklus ihrer Ausrüstung bewerten.

Big Data ermöglicht es Unternehmen aber auch genau zu sehen, was in ihrem Betrieb Minute für Minute passiert. Dadurch können sie bessere Planungs- und Prognosemodelle erstellen, was die Produktivität und die Gewinne verbessert. Größere Unternehmen können zudem die Daten von mehreren Produktionsanlagen sammeln, um ein umfassenderes Bild ihres Betriebs in SCADA-Dashboards zu erhalten. Diese sind für die Überwachung, Visualisierung, Steuerung und Regelung der industriellen Produktion sowie für die IT konzipiert. Solche Prozesse können auch durch künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) weiter verbessert werden.

Im globalen Wettbewerb ist die Digitalisierung der Fertigung ein entscheidender Faktor. Denn traditionell isolierte Fabriken und Maschinen benötigen für die Logistik, die vorausschauende Wartung und die individualisierte (On-Demand-)Produktion für Kunden Zugang zum Internet. All das erfordert eine erweiterte Kommunikation, die nur durch klassische IT möglich ist. Aus diesem Grund ist die IT/OT-Konvergenz die Konsequenz aus diesem neuen Kontext.