Motoren zuverlässig überwachen mit Vibrationssensoren
Autor
Ueli Iff
Veröffentlicht
Lesezeit
2 Min.

Rotierende Maschinen und Motoren geben über ihr Schwingungsverhalten frühzeitig Auskunft über ihren Zustand. Wer diese Signale systematisch erfasst und auswertet, erkennt sich anbahnende Schäden, bevor sie zum ungeplanten Stillstand führen. Im Folgenden zeige ich, wie sich Motoren mit Vibrationssensoren, ergänzender Energiemessung und einem IoT-Gateway zuverlässig überwachen lassen.
Was ein Vibrationssensor leistet
Ein Vibrationssensor ist ein Gerät, das die Vibrationen von Maschinen und Motoren misst. Solche Sensoren bestehen aus einem sogenannten «Pickup», das die Schwingungen aufnimmt, und einem Übertragungsmechanismus, der die Signale per Bluetooth an das IoT-Gateway weiterleitet. Das IoT-Gateway analysiert die Signale anschliessend und gibt Auskunft über die Frequenz der Vibrationen.
Einsatz in der industriellen Instandhaltung
Vibrationssensoren werden vorwiegend in der industriellen Instandhaltung eingesetzt, um die Zustandsüberwachung von Maschinen und Motoren sicherzustellen. Sie ermöglichen es, Schäden oder Verschleiss frühzeitig zu erkennen und Instandhaltungsmassnahmen rechtzeitig zu planen, statt erst auf einen Ausfall zu reagieren.
Die kontinuierliche Schwingungsüberwachung verlagert die Instandhaltung von der reaktiven Reparatur hin zur vorausschauenden Wartung.
Energiesensor als ergänzende Messgrösse
Mit der Erweiterung um einen Energiesensor lassen sich weitere Rückschlüsse auf den Motor ziehen, etwa zu Energieverbrauch und Leistung. Das hilft dabei, die Effizienz des Motors zu verbessern und mögliche Probleme frühzeitig zu erkennen. Der Energiesensor wird bei der Einspeisung des Motors platziert und misst dort die elektrische Leistung, die der Motor aufnimmt oder abgibt.
Auswertung der Daten
Die gewonnenen Daten werden vom IoT-Gateway ausgewertet, um die Leistung des Motors zu optimieren oder mögliche Fehler zu erkennen. Dafür kommen entweder Verfahren des Machine Learning oder einfache Alarmregelungen zum Einsatz, je nach Anforderung und Komplexität der Anwendung.
Machine Learning. Erkennt komplexe Muster im Schwingungs- und Leistungsverlauf und deckt Anomalien auf, die mit festen Schwellwerten nicht erfassbar wären.
Alarmregelungen. Einfache, schwellwertbasierte Regeln, die bei klar definierten Grenzwerten zuverlässig und nachvollziehbar auslösen.
Zentrale Analyse in der Cloud
Eine weitere Möglichkeit besteht darin, die gesammelten Daten in einer Cloud-Plattform wie easyConnect zu analysieren. Damit erhalten Sie eine zentrale Stelle, von der aus Sie alle installierten Sensoren im Überblick behalten und die Daten auswerten können, um die Leistung und Effizienz Ihrer Anlagen zu optimieren.
Fazit
Die Kombination aus Vibrationssensor, Energiesensor und einem IoT-Gateway schafft eine solide Grundlage für die Zustandsüberwachung von Motoren. Ob mit Machine Learning oder einfachen Alarmregelungen ausgewertet und in einer Cloud-Plattform wie easyConnect zentral zusammengeführt: Sie erkennen Verschleiss frühzeitig, vermeiden ungeplante Ausfälle und steigern die Effizienz Ihrer Anlagen.

Wie sich KI in der OT entwickelt — und worauf du achten solltest
Wohin sich künstliche Intelligenz in der Operational Technology entwickelt — Edge-Inferenz, Use-Cases und sechs Leitplanken für den sicheren Einsatz.

Lokales LLM-Setup mit Proxmox & GPU für KMU und Gemeinden
KI lokal betreiben — ohne Cloud, ohne Datenweitergabe. Mein praxiserprobtes LLM-Setup mit Proxmox, GPU, OpenWebUI und RAG für KMU und Gemeinden.

Tailscale-Client in Docker unter u-OS für sicheren Fernzugriff
Schritt-für-Schritt: Tailscale-Client in Docker unter u-OS einrichten — sicherer Fernzugriff auf Industriesteuerungen ohne offene Ports.
