Seit über 50 Jahren steht Cleaf für innovative Oberflächenlösungen in der Welt des Interior Designs. Das italienische Familienunternehmen entwickelt und produziert beschichtete Platten, Laminate sowie Kanten für die Möbel- und Innenarchitekturbranche. In einem energieintensiven Produktionsumfeld reicht ein qualitativ hochwertiges Produkt heute jedoch nicht mehr aus. Um Wettbewerbsfähigkeit, Nachhaltigkeit und Effizienz miteinander zu verbinden, ist ein umfassender Einblick in die Prozesse erforderlich, der auf präzisen und in Echtzeit verfügbaren Daten basiert. Cleaf hat deshalb zusammen mit ifm eine Lösung entwickelt, die die Energieflüsse transparent macht und den Zustand der kritischsten Anlagen kontinuierlich überwacht.
Vom Gesamtwert zur Maschinenebene
In vielen Industriebetrieben ist Druckluft einer der teuersten und zugleich am wenigsten transparenten Energieträger. Auch bei Cleaf lag der Verbrauch lange Zeit nur als Gesamtwert vor: Es war nicht ersichtlich, welche Maschine am meisten Energie verbrauchte, wo unnötige Lasten entstanden oder an welchen Stellen eventuelle Leckagen den Verbrauch beeinflussten. Entscheidende Informationen, die im betrieblichen Alltag faktisch unsichtbar blieben.
Cristian Fortunato, Instandhaltungsleiter bei Cleaf, beschreibt die Ausgangssituation wie folgt: „Vor der Einführung dieser Überwachungslösung war der spezifische Verbrauch praktisch nicht sichtbar.“ Genau darin lag die Einschränkung: Solange man ausschließlich über aggregierte Werte verfügt, ist es schwierig, Abweichungen zu erkennen, die Ursachen zu verstehen und Optimierungspotenziale gezielt zu identifizieren. Denn nur eine direkte Messung an den relevanten Verbrauchsstellen ermöglicht einen klaren Einblick in die tatsächlichen Prozessabläufe.
Druckluftsensoren: mehr als nur ein Zähler
Um dieses Maß an Transparenz zu erreichen, setzt Cleaf auf die ifm-Durchflusssensoren der Baureihen SD9500, SD8500 und – für größere Rohrdurchmesser – SD2500. Die Sensoren der Baureihe SD beschränken sich jedoch nicht nur auf die Durchflussmessung, sondern integrieren in einem einzigen Gerät verschiedene prozessrelevante Größen. Neben dem Volumenstrom der Druckluft liefern sie Daten zum Gesamtverbrauch, zum Druck und zur Temperatur des Mediums und schaffen so eine solide Informationsgrundlage für energetische wie prozesstechnische Bewertungen.
Gerade bei Druckluftanwendungen erweist sich diese Datentiefe als besonders wertvoll. Ineffizienzen zeigen sich nämlich nicht nur in den Gesamtwerten, sondern manifestieren sich oft durch wiederkehrende Muster: ungewöhnliche Verbrauchswerte in bestimmten Schichten, hohe Grundlasten, abweichendes Verhalten einzelner Maschinen oder Schwankungen im Verteilungsnetz. Die kontinuierliche Erfassung dieser Informationen ermöglicht es daher, Leckagen, nicht optimierte Nutzung und sich fortschreitende Anomalien schneller zu erkennen. Genau auf dieser Grundlage konnte Cleaf den Übergang von empirischen Einschätzungen zu Entscheidungen auf der Grundlage objektiver und messbarer Daten vollziehen.
Verbrauchsdaten werden zu Entscheidungen
Verbrauchsdaten sind somit nicht mehr nur Indikatoren für das Berichtswesen, sondern werden zu konkreten Instrumenten für operative Entscheidungen. Der Vergleich zwischen Maschinen, Produktionsbereichen und Schichten macht Auffälligkeiten sofort sichtbar. Gleichzeitig lässt sich nachvollziehen, ob Wartungsmaßnahmen, der Austausch von Komponenten oder Prozessanpassungen tatsächlich eine Verbesserung bewirken.
Fortunato fasst diesen Schritt prägnant zusammen: „Wir wissen jetzt, wo wir eingreifen müssen, und können datengestützte Entscheidungen treffen, anstatt uns auf Schätzungen zu verlassen.“ Ein Durchschnittsverbrauch, der zuvor schwer zuzuordnen und daher kaum zu steuern war, wird so zu einer kontrollierbaren Größe. Gleichzeitig wird aus reaktiver Fehlersuche ein systematischer Optimierungsprozess.
Von den Daten zum Gesamtüberblick
Damit die von den Sensoren erfassten Daten einen echten Mehrwert schaffen können, reicht es nicht aus, sie lediglich zu erfassen: Sie müssen verarbeitet und leicht interpretierbar gemacht werden. Diese Aufgabe übernimmt bei Cleaf die IIoT-Plattform Moneo von ifm. Sie erfasst die Daten, speichert sie strukturiert und stellt sie über intuitive Dashboards zur Analyse und Auswertung bereit. Gleichzeitig ermöglicht das System eine kontinuierliche Echtzeit-Überwachung und meldet automatisch, wenn Grenzwerte überschritten oder nicht erreicht werden.
Moneo wurde entwickelt, um die Maschinenüberwachung, die Prozessoptimierung und eine besser planbare Instandhaltung zu unterstützen. Die Dashboards bieten einen klaren Überblick über den momentanen und kumulierten Verbrauch, zeitliche Trends sowie mögliche Anomalien und verwandeln eine Vielzahl von Messpunkten in ein kohärentes Bild des Anlagenverhaltens. Die einfache, stabile und reproduzierbare Lösung lässt sich laut Bruno Bonfiglio, Maintenance Support Specialist bei Cleaf, leicht auf mehrere Werke und Anwendungen übertragen.
Wenn Daten die Instandhaltung steuern
Um den Zustand von Antrieben und kritischen Aggregaten zu überwachen, setzt Cleaf zudem Schwingungssensoren von ifm ein. Insbesondere bei Ventilatoren und Motoren lassen sich durch eine Schwingungsanalyse Verschleißanzeichen oder mögliche Ausfälle frühzeitig erkennen.
Viele mechanische Störungen äußern sich nämlich nicht durch plötzliche Ausfälle, sondern durch allmähliche Veränderungen der Schwingungsmuster, die beispielsweise auf Unwuchten, Lagerverschleiß oder erhöhte Reibung zurückzuführen sind. In diesem Zusammenhang beschränken sich die Sensoren nicht darauf, im Falle einer Störung einen Alarm auszulösen, sondern ermöglichen vor allem eine zustandsbasierte Instandhaltung der Maschinen.
Die Instandhaltung orientiert sich nicht mehr an Vermutungen oder festen Intervallen, sondern an objektiven Daten, die gezielte und rechtzeitige Maßnahmen ermöglichen, das Risiko ungeplanter Stillstände verringern und die Gesamtzuverlässigkeit der Anlage optimieren.
Fortschrittliche Überwachung für rotierende Maschinen
Aus technischer Sicht bieten moderne Schwingungssensoren weit mehr als nur eine einfache Grenzwertüberwachung. Die Lösungen von ifm erlauben es nämlich, spezifische Parameter für die Zustandsbewertung von Maschinen zu ermitteln, die beispielsweise mit mechanischer Belastung, Stößen, Reibung und ersten Anzeichen von Lagerverschleiß zusammenhängen. Dadurch lässt sich nicht nur das Vorliegen einer Abweichung feststellen, sondern auch die Art des auftretenden Phänomens nachvollziehen.
Unternehmen wie Cleaf erhalten somit einen umfassenderen Überblick über den Zustand von Ventilatoren, Motoren und anderen kritischen Baugruppen, die oft kaum sichtbar, aber für die Produktionskontinuität von entscheidender Bedeutung sind. Wird eine Anomalie rechtzeitig erkannt, lassen sich Maßnahmen in Wartungsfenstern planen, was das Risiko von Unterbrechungen deutlich verringert.
Fortunato fasst die Vorteile wie folgt zusammen: „Das bedeutet weniger Ausfallzeiten, bessere Planbarkeit und eine wesentlich gezieltere Instandhaltung.“ Genau darin liegt der entscheidende Schritt hin zu einem fortschrittlicheren Ansatz: Nicht mehr der Ausfall bestimmt den Eingriff, sondern der tatsächliche Zustand der Maschine.
Auf mehrere Werke und Anwendungen skalierbar
Die Skalierbarkeit der Lösung ist für Bonfiglio von großer Bedeutung: „Für uns war es entscheidend, über eine Lösung zu verfügen, die sich leicht auf andere Maschinen übertragen lässt.“ In diesem Sinne stellen die Standardisierung der Sensorik und die zentrale Datenverwaltung über Moneo eine entscheidende Voraussetzung dar.
Das Projekt geht somit über die reine Verbrauchsmessung hinaus und entwickelt sich zu einer echten Infrastruktur zur Unterstützung der kontinuierlichen Verbesserung. Die Energiedaten lassen sich systematisch vergleichen, die Wartungsstrategien können im Laufe der Zeit auf der Grundlage objektiver Erkenntnisse verfeinert werden. Neue Maschinen lassen sich von Anfang an in ein bereits strukturiertes Überwachungssystem integrieren.
Der Beitrag von ifm ging bei dem Projekt weit über die Lieferung der Technologie hinaus. Er umfasste auch die qualifizierte Unterstützung in allen Phasen der Umsetzung, wobei Anwendungskompetenz und Knowhow zur Verfügung gestellt wurden. Fortunato betont: „Im Grunde haben wir mit ifm einen Partner gefunden, nicht nur einen Lieferanten.“ Ein entscheidender Aspekt bei datengestützten Projekten: Nur wenn Sensorik, Plattform und Anwendung nahtlos zusammenarbeiten, lässt sich ein echter Mehrwert für das Unternehmen schaffen.
