Digitale Zwillinge

Andrea Gillhuber,

Digitaler Zwilling für Pumpen

Der digitale Zwilling verarbeitet Sensordaten, die aus einer sich im Einsatz befindenden Anlage generiert werden, und nutzt Simulation, um Fehler vorherzusagen und Ineffizienzen zu diagnostizieren. Dies ermöglicht es den Ingenieuren, Maßnahmen zu ergreifen, um Probleme sofort zu beheben und die Leistung der Anlage weiter zu optimieren. 

Simulationsmodell der Pumpe. © Ansys/PTC

Simulation ist schon lange ein integraler Bestandteil im Produktentwicklungsprozess. Sie verbessert die Produktleistung, reduziert die Entwicklungs- und Herstellungskosten und verkürzt die Zeit bis zur Marktreife erheblich. Die Technologien, die hinter dem Internet der Dinge (IoT) stehen, ermöglichen jetzt den nächsten Schritt: Integration von Simulation in bestehende und sich im Betrieb befindende Produkte, um Echtzeitdaten zu erfassen. Für Unternehmen beginnt damit eine ganz neue Ära der Wertschöpfung. Denn Simulation mittels eines digitalen Zwillings hilft bei Optimierung des Betriebs und der Instandhaltung. Die Daten lassen sich in die digitalen Informationen des Unternehmens über das Produkt integrieren, um den aktuellen Zustand des Produkts oder der Anlage zu optimieren. In einer Kooperation mit PTC, Flowserve, National Instruments und HPE demonstrierte Ansys, wie sich mithilfe eines digitalen Zwillings einer aktiven Pumpe Betriebsstörungen wesentlich schneller diagnostizieren und lösen lassen.

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Verbindung der Pumpe mit ihrem digitalen Zwilling. © Ansys/PTC

Dafür wurde die sich im Betrieb befindliche Pumpe an ihrem Ein- und Ausgang mit Drucksensoren ausgestattet. Zudem wurden Beschleunigungssensoren am Pumpen- und Lagergehäuse zur Messung von Vibrationen installiert und Durchflussmesser auf der Ausstoßseite angebracht. Ein Stellglied kontrollierte das Auslassventil, während das Ventil auf der Saugseite manuell betätigt wurde. Die Sensoren und Stellglieder waren an ein Datenerfassungsgerät angeschlossen, das die Daten mit 20 kHz aufzeichnete und an ein Hewlett-Packard-Enterprise (HPE)-IoT EL20-Edge Computersys-tem weiterleitete. Die ThingWorx-Plattform von PTC schuf ein Ökosystem, um Geräte und Sensoren mit dem IoT zu verbinden, den Nutzen von IoT-Daten aufzuzeigen, IoT-Anwendungen auf Unternehmensebene zu entwickeln und Endanwender durch Augmented Reality zu unterstützen. ThingWorx wurde als Gateway zwischen den Sensoren und digitalen Daten verwendet – das Simulationsmodell der Pumpe eingeschlossen. Eine Ebene des maschinellen Lernens in ThingWorx, die auf dem EL20 lief, kontrollierte die Sensoren und andere Geräte und erlernte automatisch den Normalzustand der Pumpe im Betrieb. Zudem wurden mit Hilfe des maschinellen Lernens betriebliche Anomalien identifiziert und Erkenntnisse und Vorhersagen generiert. Mit der ThingWork-Plattform wurde auch eine Webanwendung erstellt, die Sensor- und Steuerdaten sowie Analysen anzeigt. So gab die App beispielsweise den Ein- und Ausgangsdruck an und sagte die Lagerlebensdauer voraus. Ein Augmented-Reality-Front-End überlagerte ein Bild der Pumpe, das auf dem Smartphone, Tablet oder der Datenbrille des Nutzers angezeigt wird, mit Sensordaten und Analysen sowie Teilelisten, Reparaturanleitungen und anderen personenbezogenen Informationen.

Simulation – Geheimnisse und Mehrwert des digitalen Zwillings

Das Team von Ansys erstellte mit Hilfe der Ansys Simplorer Konstruktionssoftware ein reduziertes Modell der Pumpe auf Systemebene, das auf dem HPE Edge Computer läuft. Über PTC ThingWorx verband sich das Systemmodell mit Sensordaten und imitierte den Betrieb des Hydrauliksystems. Das Systemmodell verband sich zudem mit einer Mensch-Maschine-Schnittstelle (MMS), die mit Ansys SCADE ent- wickelt wurde und die gleichen Messgeräte und Skalen wie die physische Pumpe enthielt. Mit dieser Konfiguration konnte das Systemmodell von der physischen Pumpe getrennt und offline betrieben werden, um Betriebsszenarien zu untersuchen. Das Systemmodell konnte zudem mit virtuellen Sensoren ausgerüstet werden, um beispielsweise den Druck der Ventile stromabwärts und -aufwärts zu messen. Mithilfe der numerischen Strömungsmechanik (CFD) erstellte Ansys innerhalb der Cloud ein 3D-Modell der Pumpe, das mit Daten aus der Anlage (online) oder aus dem Systemmodell (offline) verbunden wurde. Dieses 3D-Modell war nicht nur die Quelle für die Pumpenleistungskurven, die für schnelle Simulationen auf Systemebene verwendet wurden, sondern bildete auch die Grundlage für eine detailliertere Abfrage und Diagnose des Off-Design-Betriebs sowie für eine Leistungsbewertung unter anomalen Bedingungen.

Eine Flowserve-Pumpe. © Ansys/PTC

Um den Mehrwert des digitalen Zwillings zu demonstrieren, wurde die Pumpe zunächst normal betrieben. Eine Anomalie wurde manuell eingeleitet, indem das Saugventil zu 50 Prozent geschlossen wurde. Die Sensormesswerte zeigten, dass Saugdruck, Austrittsdruck und Abflussmenge drastisch abnahmen, während die Beschleunigungssensoren stark vibrierten. Es wurden rote Warnmeldungen angezeigt, während die prädiktive Analyse prognostizierte, dass die Lebensdauer des Pumpenlagers auf nur noch wenige Tage sinken würde, sollte dieser Zustand anhalten. Aus den Sensormesswerten und Analysen war jedoch nicht ersichtlich, wie sich die irregulären Strömungsverhältnisse auf den Betrieb der Pumpe auswirkten, also weshalb die Pumpe vibrierte oder welche möglichen Lösungen in Betracht gezogen werden könnten. Unter reduziertem Eintritts- und Austrittsdruck sowie geringerer Abflussmenge zeigte das verbundene Systemmodell die gleichen MMS-Werte wie die physische Pumpe. Ein 3D-Simulationsmodell, das in der Cloud mit der physikalischen Pumpe verbunden war, wurde über die Schaltfläche „3D simulieren“ aktiviert. Dadurch wollte das Team herausfinden, warum die Vibrationen auftraten und wie sich die Änderung des Strömungszustandes auf den Pumpenbetrieb auswirkten. Die 3D-Simulation zeigte, dass der Druckabfall im Inneren der Pumpe Kavitation verursachte und sich Dampfblasen bildeten. In den höheren Druckbereichen der Pumpe implodierten die Blasen und erzeugten so Vibrationen.

Reale und virtuelle Welt kombinieren

Durch das Trennen des Systemmodells von der physischen Pumpe konnten mit der MMS des Systemmodells mehrere potenzielle Korrekturen ausprobiert werden. So hatte das Systemmodell beispielsweise vorhergesagt, dass ein Öffnen des Einlassventils das Problem lösen würde. Zur Validierung der potenziellen Lösung wurde eine zweite 3D-Simulation am Offline-Systemmodell mit geöffnetem Ventil durchgeführt. Die 3D-Ergebnisse zeigten keine Dampfblasen. Das Problem wurde somit durch das Öffnen des Einlassventils an der physischen Pumpe umgesetzt und die Leistung normalisiert. Das IoT erlaubt es Simulationsmodellen, sich mit Produkten, die bereits in Betrieb sind, über eine Plattform wie ThingWorx zu verbinden. Damit haben Industrieunternehmen die Möglichkeit, die Produktleistung besser zu verstehen und zu optimieren. Der digitale Zwilling ermöglicht es Unternehmen, Fehler zu erkennen und zu isolieren, Diagnostik und Fehlersuche durchzuführen und Korrekturmaßnahmen vorzuschlagen. Zudem lassen sich ein idealer Instandhaltungsplan basierend auf den Besonderheiten der individuellen Anlage bestimmen, der Anlagenbetrieb optimieren und Erkenntnisse generieren, die zur Verbesserung der nächsten Produktgeneration beitragen können.

Die Vorteile digitaler Zwillinge sind enorm. Kurzfristige Erfolge sind die Optimierung der Instandhaltung und die betriebliche Problembehebung. Sobald Kunden aber damit beginnen, Ergebnisse und nicht nur Produkte zu verlangen, hat der digitale Zwilling das Potenzial, diesen Mehrwert sowohl für Produkthersteller als auch für ihre Kunden freizugeben.

Chris MacDonald, Senior Director, Analytics GTM Strategy & Business Development, ThingWorx Analytics bei PTC; Bernard Dion, Chief Technical Officer, Systems Business Unit bei Ansys; Mohammad Davoudabadi, Principal Engineer bei Ansys / ag

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