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Wartung ist nicht gleich Wartung. Grob eingeteilt unterscheidet man zwischen korrigierender, präventiver und vorausschauender Wartung. Die korrigierende Wartung reagiert auf bereits eingetretene Schäden und Fehler, die präventive Wartung versucht mit Maßnahmen wie beispielsweise festen Intervallen negativen Veränderungen im Vorfeld entgegenzuwirken und die vorausschauende Wartung prognostiziert abweichende Betriebszustände und antizipiert Ausfälle auf Basis von Prozess- und Maschinendaten. Bekannt ist das Konzept der vorausschauenden Wartung unter dem Schlagwort Predictive Maintenance.

Das kann Predictive Maintenance:
•    Abweichende Betriebszustände vorhersagen
•    Ausfallrisiken minimieren
•    Produktivität steigern
•    Wartungsaufwand verringern
•    Wartungsarbeiten planbar machen
•    Kosten senken
•    Roboterverfügbarkeit erhöhen

Predictive Maintenance: Analyse und Auswertung von Daten in Echtzeit
Predictive Maintenance gehört zu den Schlüsselanwendungen der digitalen, vernetzten Produktion. Die Analyse und Auswertung der Daten erfolgt dabei in Echtzeit. In der Robotik gibt es verschiedene Ansätze, Predictive-Maintenance-Konzepte zu nutzen. Besonders vielversprechend: die Überwachung der Getriebe. Denn als Wandler von Drehmoment und Drehzahl haben sie einen entscheidenden Einfluss auf die Leistungsdaten der Kinematik. Es gilt: Jeder Roboter ist nur so gut wie seine Getriebe.

Getriebe sind das Herz von Robotern
Getriebedaten zählen in der Regel zu den bestgehüteten Geheimnissen der Hersteller. Für absolut verlässliche Aussagen sind sie jedoch von zentraler Bedeutung, denn reale seriennummernbezogene Getriebedaten ermöglichen die digitale Nachbildung des haptischen Getriebes mit seinen relevanten Eigenschaften – den sogenannten digitalen Getriebe-Zwilling. Als erster Getriebehersteller in der Robotik stellt Nabtesco Roboterherstellern modell- und exemplarspezifische Getriebedaten mit einem Nabtesco-Add-on für die Robotersteuerung zur Verfügung und macht damit den Weg frei für wirtschaftliche Predictive-Maintenance-Konzepte.

Digitaler Getriebe-Zwilling in der Robotersteuerung
Über einen digitalen Getriebe-Zwilling in der Robotersteuerung wird es künftig machbar sein, das reale Betriebsverhalten und die konkrete Belastung jeder einzelnen Roboterachse zu überwachen und in Real Time zu berechnen, wie hoch der Verschleiß ist und ob ein Serviceeinsatz notwendig wird. Wie das funktioniert? Ein wichtiger Baustein sind die getriebespezifischen Daten und Charakteristiken, denn sie erlauben eine individuelle Momentaufnahme der Roboterauslastung. So ermöglicht der Drehzahl- und Drehmomentverlauf in Kombination mit Erfahrungswerten aus der Getriebeentwicklung detaillierte Rückschlüsse über den Zustand des Zykloidgetriebes und damit seine Restlebensdauer. 

Predictive Maintenance auf Basis virtueller Sensorik:
•    Optimale Datenqualität
•    Erweiterte Funktionalität
•    Detaillierte Simulation
•    Hohe Wirtschaftlichkeit

Die Wartung der Zukunft heißt Predictive Maintenance
Noch wird Predictive Maintenance in der Robotik eher sporadisch genutzt. Doch das Potenzial ist enorm. Mit einer vorausschauenden Wartung müssten die Getriebe in Robotern nicht mehr vorsorglich getauscht werden, sondern erst, wenn es tatsächlich Abnutzungs- und Verschleißerscheinungen gibt. Das Ergebnis: reduzierter Wartungsaufwand, längere Lebensdauer, höhere Roboterverfügbarkeit und geringere Kosten.