Referentie project

SKF Insight
De ontwikkeling van spoorweglagers met sensoren

Hoe kunt u de status van uw machine of apparaat monitoren, waar en wanneer dan ook? Hoe zorg je ervoor dat de totale eigendomskosten afnemen? ‘SKF Insight for Railways’ is een toepassing op basis van Internet of Things technologie die dit mogelijk maakt door het toepassen van ‘Condition Based Maintenance’ principes.

De wens van elke spoorwegoperator is om de onderhoudskosten te verlagen, maar met vaste onderhoudsintervallen is dit moeilijk te realiseren. Om deze intervallen te verlengen is het beter om conditie-gebaseerd onderhoud toe te passen.

Beproefde sensortechnieken
SKF is al langere tijd in staat om operationele parameters zoals belasting, temperatuur en smeringscondities te meten. Het stelt een operator in staat om te zien of een lager zijn verwachte levensduur haalt of dat bijvoorbeeld de voorbelasting moet worden aangepast. Deze sensortechnieken zijn verder uitontwikkeld en bieden nu complete en functionele inzichten.

Revolutionair ontwerp
‘In plaats van het gehele lager voor een gesensoriseerd exemplaar te vervangen, hoeft slechts een enkele bout op de einddop van een as te worden vervangen voor een langere bout met geïntegreerde sensor. De montage kan binnen een paar minuten gebeuren, een absoluut tijdwinnend en competitief concept ', vertelt Jan Doornenbal, Programma manager voor SKF Product Development Sensorized Bearings.

Mechanische grenzen
De ontwikkeling van deze techniek is een mechanische uitdaging, met name door de kleine behuizing. De antennes en (levenslange) batterijen hebben veel ruimte nodig en het ontwerp moet ook robuust zijn voor de omgeving met stevige mechanische schokken. Voor optimale radiosignaal-transmissie moet de behuizing gemaakt zijn van materiaal dat geen radiofrequenties blokkeert.

Verrijkte gegevens in SKF cloud
Gegevens uit de sensoren worden opgeslagen in de SKF-cloud. Temperatuur, locaties (gps data) en snelheid gecombineerd met trilling-gegevens laten zien wat de fundamentele frequenties zijn en of er een discrepantie is gevonden. Jan Doornenbal: 'De geïntegreerde sensoren hebben een meet- en een data-overdracht schema. Elke sensor heeft ook een QR code. De spoorwegoperator definieert de gewenste data-hiërarchie en specificaties voor alle treinen, waarna de inbedrijfstelling zeer makkelijk is. De verkregen data wordt gekoppeld aan andere, bestaande data in de SKF-cloud. Met behulp van analysesoftware kunnen we zo geavanceerde conclusies trekken uit de data-resultaten.'

Hoge verwachtingen
Dit project is een mooi voorbeeld van het interessante werk bij SKF. 'Samen met ons internationale team van ongeveer 40 mensen moeten we de uitdaging aangaan om grote hoeveelheden gegevens met behulp van Internet of Things technologie naar de klant te brengen. Maar ook hoe algoritmen te ontwikkelen uit een beperkte set data om de onderhoudsactiviteiten voor de klant te minimaliseren. Vanaf het begin van het ontwerp is rekening gehouden met gegevensbeveiligingsproblemen, waarbij de oplossing een architectuur heeft met slechts één gateway. In bijna achttien maanden moeten we een tool leveren waarmee SKF het leven van spoorweglagers kan voorspellen en de klant optimaal gebruik kan maken van conditie-gebaseerd onderhoud.’

Meer SKF Referentie projecten

Volg ons op Linkedin