Herr Wincierz, viele Condition-Monitoring-Systeme erkennen Probleme erst, wenn ein Schaden bereits entstanden ist. Warum ist der Schritt von der Schadensdiagnose hin zur Schadensvermeidung so entscheidend für die Zukunft der Instandhaltung?
Klassische Condition-Monitoring-Systeme leisten heute bereits einen wichtigen Beitrag, weil sie Schäden frühzeitig erkennen und ungeplante Stillstände reduzieren. Allerdings setzen sie in der Regel erst dann an, wenn bereits Verschleiß oder Materialschäden entstanden sind. Unser Ansatz geht einen entscheidenden Schritt weiter: Wir überwachen nicht die Folgen eines Schadens, sondern dessen häufigste Ursache – den Schmierungszustand im Lager.
Da rund 80 Prozent aller Lagerausfälle auf Schmierungsprobleme zurückzuführen sind, können wir kritische Betriebszustände erkennen, bevor überhaupt physische Schäden entstehen. Dadurch reicht häufig bereits eine einfache Korrekturmaßnahme, etwa das Nachschmieren oder die Optimierung der Schmierung, um einen Lagerausfall vollständig zu vermeiden.
Darüber hinaus schließen wir eine wesentliche Lücke der heutigen Lagerauslegung. Die Berechnung der Lagerlebensdauer basiert zwar auf etablierten Modellen, der tatsächliche Schmierungszustand während der gesamten Einsatzdauer kann jedoch bislang nur über vereinfachte Annahmen oder Korrekturfaktoren berücksichtigt werden. Alterung des Schmierstoffs, Verunreinigungen oder veränderte Betriebsbedingungen werden dabei häufig nur unzureichend erfasst. Mit der direkten Überwachung des Schmierungszustands ersetzen wir diese Abschätzung durch reale Messdaten. Dadurch wird aus einer theoretischen Lebensdauerbetrachtung eine zustandsbasierte Bewertung des tatsächlichen Lagerzustands – und genau das ist die Grundlage, um Schäden nicht nur vorherzusagen, sondern aktiv zu verhindern.
Für Unternehmen bedeutet das höhere Anlagenverfügbarkeit, geringere Wartungskosten und einen echten Wandel von einer reaktiven oder rein zustandsdiagnostischen Instandhaltung hin zu einer präventiven und datenbasierten Instandhaltungsstrategie.
Sie überwachen den Schmierungszustand direkt an der Reibstelle. Was macht diesen Ansatz grundlegend anders als klassische Überwachungs- und Diagnosesysteme?
Der wesentliche Unterschied besteht darin, dass wir direkt dort messen, wo der Verschleiß entsteht – an der Kontaktstelle zwischen den Lageroberflächen. Unsere Technologie nutzt eine hochpräzise Impedanzmessung, um kontinuierlich zu erfassen, ob ein stabiler Schmierfilm vorhanden ist oder bereits metallischer Kontakt auftritt.
Klassische Schwingungssensoren erkennen erst die Folgen eines beginnenden Schadens, beispielsweise durch Materialausbrüche oder Unwuchten. Unsere Sensorik erkennt dagegen Veränderungen des Schmierfilms bereits in der Phase der Misch- oder Grenzreibung. Damit erhalten Betreiber wesentlich früher Informationen über kritische Zustände und können eingreifen, bevor ein Schaden entsteht.
Gleichzeitig liefert die direkte Messung des Schmierungszustands Informationen, die bislang in der Zustandsüberwachung nicht verfügbar waren. Während klassische Systeme den Schaden indirekt aus seinen Auswirkungen ableiten, messen wir die eigentliche Ursache. Das ermöglicht nicht nur eine frühere Warnung, sondern auch ein deutlich besseres Verständnis der tribologischen Prozesse im Lager. Darüber hinaus ist das Messprinzip universell auf metallische Wälz- und Gleitlager anwendbar.
Ein Großteil aller Lagerausfälle ist auf Probleme in der Schmierung zurückzuführen. Welche Potenziale ergeben sich für Unternehmen, wenn diese Ursachen deutlich früher erkannt werden können?
Das Potenzial ist enorm. Wenn Schmierungsprobleme frühzeitig erkannt werden, lassen sich ungeplante Maschinenstillstände vermeiden und Wartungsmaßnahmen gezielt planen. Statt beschädigte Lager auszutauschen, genügt häufig eine Anpassung der Schmierung oder ein Schmierstoffwechsel.
Dadurch steigen Anlagenverfügbarkeit und Produktivität, während gleichzeitig Wartungs- und Instandhaltungskosten sinken. Die kontinuierliche Echtzeitüberwachung schafft außerdem eine zuverlässige Grundlage für Predictive-Maintenance-Konzepte und verlängert die Lebensdauer von Lagern und Maschinenkomponenten.
Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass Wartungsentscheidungen künftig nicht mehr auf konservativen Annahmen oder festen Wartungsintervallen beruhen müssen. Unternehmen können den tatsächlichen Zustand der Schmierung als Entscheidungsgrundlage nutzen und Maßnahmen genau dann durchführen, wenn sie wirklich erforderlich sind. Das erhöht die Wirtschaftlichkeit und reduziert gleichzeitig das Risiko ungeplanter Ausfälle.
Neben Produktion und Instandhaltung sprechen Sie auch Forschung und Entwicklung an. Welche neuen Erkenntnisse lassen sich durch die kontinuierliche Beobachtung tribologischer Prozesse gewinnen?
Die kontinuierliche Beobachtung tribologischer Prozesse liefert erstmals detaillierte Einblicke in das Verhalten des Schmierfilms während des laufenden Betriebs. Dadurch können die Übergänge zwischen Grenz-, Misch- und Flüssigkeitsreibung präzise analysiert und mit speziell entwickelten Kennwerten bewertet werden.
Für Forschung und Entwicklung ergeben sich dadurch ganz neue Möglichkeiten. Zum einen können tribologische Modelle und Simulationen mit realen Messdaten validiert und weiter verbessert werden. Statt Annahmen über den Schmierungszustand zu treffen, stehen belastbare Echtzeitdaten aus dem tatsächlichen Betrieb zur Verfügung. Das erhöht die Aussagekraft von Lebensdauerberechnungen, Reibungsmodellen und Simulationswerkzeugen erheblich.
Zum anderen lässt sich unsere Sensortechnologie entlang der gesamten tribologischen Prüfkette einsetzen – von der Werkstoff- und Schmierstoffentwicklung über Komponenten- und Prüfstandsversuche bis hin zur Validierung im realen Maschinenbetrieb. Dadurch entsteht ein durchgängiger Datenfluss, der Entwicklungsprozesse beschleunigt, Ergebnisse besser vergleichbar macht und den Transfer von der Forschung in industrielle Anwendungen deutlich vereinfacht.
Die gewonnenen Daten ermöglichen es außerdem, belastbare Grenzwerte für einen sicheren Betrieb abzuleiten und Schmierung, Lagerauslegung sowie Betriebsparameter gezielt zu optimieren. So profitieren nicht nur Produktion und Instandhaltung, sondern auch Forschung und Entwicklung von einem deutlich besseren Verständnis tribologischer Zusammenhänge.
Wenn Sie einen Blick in die Zukunft werfen: Wie werden moderne Sensorik, Echtzeitdaten und intelligente Auswertung die Instandhaltungsstrategien von Unternehmen in den kommenden Jahren verändern?
Ich bin überzeugt, dass sich die Instandhaltung zunehmend von einer Schadensdiagnose hin zu einer aktiven Schadensvermeidung entwickeln wird. Moderne Sensorik liefert kontinuierlich Echtzeitinformationen über den tatsächlichen Zustand kritischer Maschinenkomponenten. In Kombination mit intelligenter Datenauswertung lassen sich kritische Entwicklungen wesentlich früher erkennen und gezielte Maßnahmen rechtzeitig einleiten.
Ein wichtiger Schritt wird dabei sein, dass Unternehmen ihre Entscheidungen nicht länger ausschließlich auf theoretische Lebensdauermodelle oder statistische Ausfallwahrscheinlichkeiten stützen, sondern auf den tatsächlichen Betriebszustand ihrer Maschinen. Gerade die kontinuierliche Überwachung des Schmierungszustands schafft hierfür eine völlig neue Datenbasis und macht die Instandhaltung deutlich präziser und planbarer.
Dadurch werden Wartungsentscheidungen immer stärker auf realen Betriebsdaten statt auf festen Intervallen basieren. Das erhöht die Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit von Maschinen und reduziert gleichzeitig Kosten sowie ungeplante Ausfälle. Langfristig werden solche Sensordaten zudem die Grundlage für selbstoptimierende Maschinen, digitale Zwillinge und die nächste Generation datengetriebener Predictive-Maintenance-Konzepte bilden.
