Wir freuen uns, dass am 01.04.2024 unser DISTRAL Projekt gestartet ist.
In dem Projekt wird unsere Technologie durch einen Machine-Learning-basierten Diagnosealgorithmus zu einer vollautomatischen Schmierungsüberwachung weiterentwickelt. Für den Anwender bedeutet dies eine Revolution der Zustandsüberwachung von Wälzlagern, mit der Probleme bereits weit vor dem Stadium einer Schädigung erkannt und Schäden verhindert werden können. Für uns bedeutet es die Erweiterung des bisherigen Hardware- und Engineering-Geschäfts zu einem Geschäft mit digitalem Standardprodukt.
Unser Ziel ist es, unseren Kunden dabei zu helfen, zuverlässigere und effizientere Maschinen zu bauen. Die Technologie ist eine neuartige Sensorik zur Überwachung von Wälzlagern. Genutzt werden die die elektrischen Eigenschaften des Lagers selbst, genauer gesagt die elektrische Impedanz. Sie hängt von dem Schmierungszustand sowie von der Kraft eines Wälzlagers ab. Um die Schmierung zu überwachen ist darüber hinaus keine komplizierte Sensorik nötig.
Abbildung 1. Das Produkt von HCP Sense besteht aus mechanischer und elektrischer Hardware und einer Softwarekomponente
Abbildung 2. Schmierungsinduzierter Lagerschaden (Graufleckigkeit). Bildquelle: RWTH Aachen
Die Nachfrage unserer Kunden nach unseren Lösungen ist groß. Das wird nicht nur durch Preise (u.a. Gewinner des Sonderpreises im Startup-Wettbewerb des VDMA und Preisträger beim hessischen Gründerpreis 2022), sondern vor allem durch die große Zahl laufender Entwicklungsprojekte mit einer Vielzahl von Kunden – von einem hessischen Mittelständler wie der Johannes Hübner GmbH bis zu Weltkonzernen wie der Robert Bosch GmbH – belegt.
Unsere innovative Technologie ermöglicht einen radikalen Paradigmenwechsel bei der Überwachung von Wälzlagern. Die konventionelle Überwachung von Lagern durch die Messung von Temperatur und Schwingung kann einen Schaden erst erkennen, wenn er schon eingetreten ist. Dann bleibt nur noch wenig Zeit, um eine Wartung vorzubereiten. Mit der Technologie von HCP Sense kann dagegen die wichtigste Schadensursache – Schmierungsprobleme – erkannt werden und damit Schäden verhindert werden. Sie bietet immenses, geradezu disruptives, Potential, um Maschinen effizienter, nachhaltiger und zuverlässiger zu machen.
Das aktuelle Diagnosemodell wird in dem DISTRAL Projekt befähigt dieses Nutzenpotential wirklich zu heben. Im Projekt wird das Produkt um eine Machine-Learning-basierte Diagnosekomponente erweitert, in deren Zentrum ein völlig neu entwickelter Diagnosealgorithmus steht. Darüber hinaus umfasst das Projekt die für ein digitales Produkt notwendige Infrastruktur in der Cloud und der Messhardware. Dadurch wird die Diagnosefunktion auf ein neues Niveau gehoben und ein digitales Geschäftsmodell mit einer direkten Verbindung zum Kunden und entsprechenden Zusatznutzen ermöglicht. Die Förderung durch DISTRAL ermöglicht es HCP Sense, diesen Entwicklungsschritt zu gehen, und das Nutzenpotential seiner Technologie zu heben.
