In produzierenden Unternehmen können – allem Perfektionsanspruch zum Trotz – folgende Szenarien auftreten: Es wurde viel Zeit in eine neue Prozesskette gesteckt, neue Maschinen beschafft und nun soll endlich produziert werden. Plötzlich fällt – viel früher als erwartet – eine Spindel aus.
Die Produktion steht und Lieferverzug ist vorprogrammiert. Die Spindel wurde dabei derart beschädigt, dass der Spindelhersteller die Ausfallursache nicht mehr gesichert ermitteln kann. Nach Durchsicht der Montagedokumentation, welche auf den festgesetzten Anforderungen basiert, kann kein Fehler im Auslieferungszustand feststellt werden. In diesen Fällen kann aus Sicht des Spindelherstellers nur ein Grund für den Defekt vorliegen: Der Kunde hat
die Spindel vermutlich überlastet. Die Spindel wird repariert und fällt kurze Zeit später erneut aus. Der Vorgang beginnt von
vorn und somit die mühsame Ursachenermittlung. Tatsächlich lässt sich im Nachhinein die Ausfallursache nur schwer ermitteln, wenn ein höherer Schädigungsgrad vorliegt und der Schadenshergang nicht ausreichend beobachtet wurde. Das Hauptproblem liegt aber darin, dass Spindelhersteller zu
wenig Informationen über die tatsächlichen Betriebsbedingungen haben, welche nicht selten von den im Entwicklungsprozess getroffenen Annahmen abweichen.
Die Spindel hingegen könnte viel mehr Informationen zur Historie und Ausfallursache bereitstellen, aber diese Daten stehen oftmals für den Servicemitarbeiter nicht zur Verfügung.

Das WMZ Team hat daher mit der „Smart-Spindle“ eine Lösung für dieses Problem erarbeitet. Die Spindel wird mit einem Speicher-Chip ausgestattet. Dieser Chip wird zum Abschluss der Montage mit wichtigen Daten zur Identifikation beschrieben (Zeichnungsnummer, Spindle-TAG-Nr., Herstelldatum, einzuhaltende Grenzwerte,…). Der Maschinenhersteller verbindet die Spindel mit der Maschine und meldet sie an, indem er die Identifikationsdaten
einliest. Ein von Pittler T&S GmbH entwickeltes Softwaretool beschreibt die Spindel in festgelegten Zyklen mit Zustandsdaten, wie z. B. Drehzahl, Temperatur und Schwingungsverhalten. Dadurch werden zum einen relevante Spindeldaten für den Bediener auf der HMI visualisiert, zum
anderen werden wichtige Daten auf der Spindel gespeichert.

Wenn WMZ eine SmartSpindle zur Reparatur bekommt, ist es nun möglich diese Daten in unsere Datenbank einzulesen. Wir erhalten dadurch – neben dem was wir körperlich vorfinden sowie den Ausführungen des Maschinenbedieners – wichtige Informationen zur Ursachenermittlung, nämlich die tatsächlichen Lebensdaten der Spindel. Es ist somit deutlich einfacher als bisher möglich, den Fehler schnell zu ermitteln  und diesen durch geeignete Maßnahmen zielgerichtet zu beseitigen bzw. die Spindel auf die neuen Gegebenheiten der Produktion anzupassen.

Ein weiterer Aspekt ist die Nutzung dieser Lebensdaten für die Neu- und Weiterentwicklung unserer Produkte. Je größer die Datenbasis wird, umso mehr werden wir in die Lage sein per Knopfdruck zu erfahren, welche Spindel beim Kunden, in welcher Maschine, unter welchen Einsatzbedingungen
wie lange hält. Die aus diesem perfekten Zusammenspiel von Werkzeugmaschine und Spindel gewonnenen Erkenntnissen, stellen eine optimale
Ergänzung zu bestehenden und neu zu entwickelnden Berechnungstools dar.

Über DVS Connect haben unsere Kunden in kürze die Möglichkeit, auf diese Datenbasis zuzugreifen. Dadurch erhält der Kunde einen Überblick über seine eingesetzten Spindeln in der Produktion. Er weiß dann, welche Spindel ein- und ausgebaut wurde, wie lange vergleichbare Spindeln bei den
gegenwärtigen Einsatzbedingungen gehalten haben, und kann bereits reagieren, bevor ein Fehler auftritt. Er erhält Zugang zu Protokoll, Dokumentation und Auslieferungs-Footprint. Letzteres kann die Instandhaltung mit aktuellen Messungen der Lagerfrequenzen vergleichen und damit
außerplanmäßige Ausfälle rechtzeitig vorhersagen.
Die „SmartSpindle“ wird also Stück für Stück Einzug in DVS-Maschinen halten, sodass wir damit einen wichtigen Grundstein für Digitalisierung- und vorausschauende Instandhaltung legen können.